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A New Method for Improving Prediction Precision of GM(1,1) Model

机译:提高GM(1,1)模型预测精度的新方法

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摘要

An abnormal GM(1,1) by deforming raw one combining approach of optimization of background value and optimization of the initial item in time response function is proposed in this paper. Through the optimization of background value the improved model can simulate and predict sequences with purely exponential distribution perfectly. Optimization of the initial item in time response function may express the principle of new information priority fully and reserve the initial item in original GM(1,1) model. The numerical example indicates that the model improves the precision of simulation and prediction remarkably.
机译:提出了一种将原始背景变形和时间响应函数中的初始项优化相结合的原始方法变形的异常GM(1,1)。通过优化背景值,改进的模型可以完美地模拟和预测具有纯指数分布的序列。时间响应函数中的初始项的优化可以充分表达新信息优先级的原理,并将初始项保留在原始GM(1,1)模型中。数值算例表明,该模型显着提高了仿真和预测的精度。

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