【摘 要】
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DGM（1,1）模型对近似齐次指数增长序列具有较高的预测精度,而实际上服从近似齐次指数增长规律的数据序列十分有限。根据灰色系统理论的差异信息原理,通过原始序列的累减生成将近
【机 构】
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重庆工商大学商务策划学院,南京航空航天大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目《具有灰色不确定信息特征的GM拓展预测模型及其应用研究》（70701017）, 教育部博士点基金项目《基于GTRS仿真网络的非常规突发事件情景推演与测算问题研究》（90924022）
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DGM（1,1）模型对近似齐次指数增长序列具有较高的预测精度,而实际上服从近似齐次指数增长规律的数据序列十分有限。根据灰色系统理论的差异信息原理,通过原始序列的累减生成将近似非齐次指数增长序列转化为近似齐次指数增长序列,对累减生成序列建立DGM（1,1）模型,并在此基础上实现对原始序列的还原以达到数据模拟及预测之目的。因原始序列的累减生成最大可能地满足了建模序列的齐次性要求,提高了模拟及预测精度,拓展了模型的适用范围,故通过算例验证了此种改进方法的简单性、实用性及有效性。
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