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灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论的重要组成部分,它的建立不需要有太多的样本,不要求样本有较好的分布规律,计算量少、有较强的适应性,所以GM(1,1)模型的应用很广泛,本文运用GM(1,1)模型进行实例预测,最后又提出一种改进GM(1,1)模型,大大的提高了该模型对问题的预测精度。
灰色预测GM(1,1)模型的应用及改进
【摘 要】
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灰色GM(1,1)预测模型是灰色理论的重要组成部分,它的建立不需要有太多的样本,不要求样本有较好的分布规律,计算量少、有较强的适应性,所以GM(1,1)模型的应用很广泛,本文运用G
【机 构】
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江苏师范大学
【出 处】
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西部皮革
【发表日期】
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2016年04期
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