【摘 要】
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GDP数据序列分布往往具有非齐次指数性和非凸凹一致性的特点,运用传统的灰色模型预测GDP发展趋势难以获得理想的效果。无偏差GM(1,1,k)模型从灰导数和背景值两个角度优化,可
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GDP数据序列分布往往具有非齐次指数性和非凸凹一致性的特点,运用传统的灰色模型预测GDP发展趋势难以获得理想的效果。无偏差GM(1,1,k)模型从灰导数和背景值两个角度优化,可实现对呈不规则非齐次指数函数分布的数据序列的无偏拟合。运用无偏差GM(1,1,k)预测了河北省GDP,消除了GDP不规则分布对预测结果的影响,取得了满意的效果,平均预测误差为3.367 2%,比经典GM(1,1)的平均预测误差减小了47.035 8%。
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