【摘 要】
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随着时间的发展,任何一个灰系统都会加入一些未来的扰动因素,对系统的发展产生影响。而常规灰色GM（1,1）预测模型在建模时,采用的是现实时刻t=n为止的过去的数据,没有考虑这些扰
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随着时间的发展,任何一个灰系统都会加入一些未来的扰动因素,对系统的发展产生影响。而常规灰色GM（1,1）预测模型在建模时,采用的是现实时刻t=n为止的过去的数据,没有考虑这些扰动因素。故离现实时刻越远,该模型的预测精度就越低。针对这种情况,提出了灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型。并尝试用灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型对阜新市参考作物腾发量进行预测。结果表明：灰色新陈代谢GM（1,1）预测模型的预测精度较常规灰色GM（1,1）预测模型有了明显的提高。该模型建模过程简单、适用性强,为参考作物腾发量的预测“,”With the development of time,any grey system will be added some prospective disturbance factors,which will bring influence to the system development.But the normal GM（1,1） model adopts the past data up to the moment that t=n in real time without consideri
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