【摘 要】
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根据时间序列的结构与特征,对GM(1,N)灰微分方程进行了建模机理分析,并用数值积分算法提出了基于Simpson公式的建立GM(1,N)预测模型的新算法.用平均相对误差对一些时间序列进
【基金项目】
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国家自然科学基金(10601051);浙江省自然科学基金(Y6090472)
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根据时间序列的结构与特征,对GM(1,N)灰微分方程进行了建模机理分析,并用数值积分算法提出了基于Simpson公式的建立GM(1,N)预测模型的新算法.用平均相对误差对一些时间序列进行了模型的实证分析,发现新算法的拟合精度比原有算法有明显的改进,从而验证了该算法对一些时间序列的有效性.所提出的新算法是建立GM(1,N)预测模型时值得尝试的一个方法,对GM(1,N)预测模型的合理应用具有一定的现实意义.
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