【摘 要】
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在对原始数据序列进行一定处理的基础上,利用反余弦函数变换来提高GM（1,1）模型的预测效果.通过理论证明这种数据变换方法可以减小光滑比,为级比压缩变换,能够保持序列凹凸性且
【机 构】
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河南农业大学信息与管理科学学院,南阳医学高等专科学校公共教学部
【基金项目】
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河南省软科学项目(122400450013);河南省高等学校人文社会科学研究重点项目(2013-ZD-009)
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在对原始数据序列进行一定处理的基础上,利用反余弦函数变换来提高GM（1,1）模型的预测效果.通过理论证明这种数据变换方法可以减小光滑比,为级比压缩变换,能够保持序列凹凸性且不会增大还原误差,满足数据变换的构造准则.通过具体算例表明,基于该变换的GM（1,1）模型的预测精度优于传统GM（1,1）模型和基于幂函数变换的GM（1,1）模型,从而说明了该变换的有效性.
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