灰色GM(1,1)模型预测精度改进方法新探

摘要：

@@ 灰色预测是灰色系统理论的重要组成部分,而GM(1,1)模型又是灰色预测的基础.笔者在实际应用中发现,用GM(1,1)模型对动态数据进行处理,有时可得到较好的结果,而有时的结果却不理想,研究表明,在某些场合,如时间序列单调增长尤其符合指数规律增长且速度慢的情况下,拟合效果较好,更多场合存在较大的误差,其中一个重要原因是使用最小二乘法估计模型未知参数a、b时,单纯利用差分代替微分引起的误差;另外,动态微分模型得到的时间响应方程初始值用第一个点x(t0),这对外推预测也带来一定的误差.

机标关键词：动态微分模型、预测精度、灰色预测、误差、灰色系统理论、最小二乘法、指数规律、增长、响应方程、未知参数、外推预测、实际应用、时间序列、拟合效果、估计模型、动态数据、组成、理想、基础、单调

分类号：F2(经济计划与管理)

在线出版日期：2004-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：16-17