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Grey multivariable convolution model with new information priority accumulation

机译：具有新信息优先级累积的灰色多变量卷积模型

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The GM(1,N) model with convolution integral appeals considerable interest in recent researches due to its effectiveness in multivariate time series forecasting. However, the failure of incorporation new information priority principle will cause large errors. To improve the simulation and prediction accuracy, GMC(1,N) model with new information priority accumulation is put forward. A parameter is added to adjust the weight of data. By giving a large weight to the new information, the accuracy of the prediction is improved in theoretical. The priority of new GMC(1,N) model is verified through some cases.
机译：具有卷积积分的GM（1，N）模型因其在多元时间序列预测中的有效性而吸引了近期的研究兴趣。但是，合并新的信息优先级原则失败会导致较大的错误。为了提高仿真和预测精度，提出了具有新信息优先级累积的GMC（1，N）模型。添加了一个参数来调整数据的权重。通过对新信息给予较大的权重，理论上可以提高预测的准确性。通过某些情况可以验证新GMC（1，N）模型的优先级。

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