同时改进背景值和初始条件的一种GM（1,1）预测方法

作者： 章重阳 [1] ; 邹亚未 [2] ; 张飞 [1]

摘要：传统GM（1,1）模型在背景值和初始条件的选取方面存在不足,为了提高灰色GM（1,1）模型的预测精度和拟合精度,本文提出了一种同时改进背景值和初始条件选取的新模型,此模型对以往单独对背景值或初始条件的优化进行了改进,将两个影响条件整合到一起。最后通过实例将该新模型与几种模型的拟合和预测数据比较,显示出了新模型的预测精度高。

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