灰色预测模型背景值的改进与应用

陈小彪; 杨镇丞; 柴立臣; 连高社

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灰色预测模型背景值的改进与应用

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GM(1,1)灰色预测模型能够对含有不确定因素的系统进行预测,其已成为决策和系统分析的重要方法之一,但在预测中也会产生一定的误差,而背景值是导致GM(1,1)灰色预测模型产生误差的主要原因之一,为了降低灰色模型的预测误差,基于柯特斯公式和拉格朗日公式组合插值的方法建立一种新的灰色模型的背景值,将该模型应用于我国老年人口数的预测。数值实验表明,新模型极大地降低了预测误差,并增强了原模型的适用性。

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来源
《科技资讯》 |2023年第13期|253-256|共4页
作者
陈小彪; 杨镇丞; 柴立臣; 连高社;
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作者单位

太原工业学院理学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
GM(1)模型; 柯特斯公式; 拉格朗日公式; 背景值;

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