【摘 要】
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由于经典GM(1,1)模型初始值的选取对模型预测精度影响较大,文章选择预测值相邻数据作为初始值,并对此初始值进行参数化,增强模型抗随机干扰能力;同时选择自适应过滤法对预测
【机 构】
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塔里木大学信息工程学院,新疆阿拉尔843300
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由于经典GM(1,1)模型初始值的选取对模型预测精度影响较大,文章选择预测值相邻数据作为初始值,并对此初始值进行参数化,增强模型抗随机干扰能力;同时选择自适应过滤法对预测误差进行修正,增强模型的预测精度.最后,利用改进后的GM(1,1)模型对新疆人口数量进行预测.结果表明:与经典的GM(1,1)模型相比,改进后的模型在人口预测中预测精度更高,结果更稳定,更适合中长期人口的预测.
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