【摘 要】
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在灰色预测中,GM(1,1)模型得到广泛的应用,但传统的GM(1,1)模型预测有时误差较大,其原因是来自对模型背景值的近似。文章基于可变生成系数的背景值优化从模型的参数估计上进
【机 构】
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苏州科技大学数理学院,苏州科技大学商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11401418),教育部人文社会科学研究规划项目(15YJA630037)
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在灰色预测中,GM(1,1)模型得到广泛的应用,但传统的GM(1,1)模型预测有时误差较大,其原因是来自对模型背景值的近似。文章基于可变生成系数的背景值优化从模型的参数估计上进行改进,主要采用了两种改进方法:一是基于背景值生成系数为不等权常数改进模型;二是基于背景值生成系数为不等权变数改进模型。由改进的方法对中国房地产业经济增长建立了GM(1,1)模型,结果表明,利用改进的方法使GM(1,1)模型预测精度显著提高。
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