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首页> 外文期刊>Grey systems: theory and application >The exponential grey forecasting model for CO_2 emissions in Taiwan
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The exponential grey forecasting model for CO_2 emissions in Taiwan

机译：台湾CO_2排放量的指数灰色预测模型

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Purpose - The purpose of this paper is to improve the forecasting efficiency of a grey model. Design/methodology/approach - The exponentially weighted moving average (EWMA) algorithm is proposed to modify background values for a new grey model optimization. Findings - The experimental results reveal that the proposed models (EGM, REGM) outperform traditional grey models. Originality/value - A genetic algorithm (GA) optimizer is used to select the optimal weights for the background values of the EGM(1,1) and REGM(1,1) forecast models. The results of the current study are very encouraging, as the empirical results show that the REGM(1,1) and EGM(1,1) models reduce the MAPE rates over the traditional GM(1,1) and RGM(1,1) models.
机译：目的-本文的目的是提高灰色模型的预测效率。设计/方法/方法-提出了指数加权移动平均值（EWMA）算法来修改背景值，以进行新的灰色模型优化。研究结果-实验结果表明，提出的模型（EGM，REGM）优于传统的灰色模型。原创性/价值-使用遗传算法（GA）优化器为EGM（1,1）和REGM（1,1）预测模型的背景值选择最佳权重。当前的研究结果令人鼓舞，因为经验结果表明，相比传统的GM（1,1）和RGM（1,1），REGM（1,1）和EGM（1,1）模型降低了MAPE率。 ） 楷模。

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