| 基于残差GM(1,1)模型的强(弱)化缓冲算子还原模型 |
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| 作者单位： | ;1.河北工程大学管理工程与商学院 |
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| 摘 要： | 残差GM(1,1)模型预测效果相对于GM(1,1)模型较好,但是其要求残差尾段符号一致的自身缺陷常常存在,在实际工作中难以运用,需要解决其自身缺陷,故本篇提出新的模型,即基于残差尾段的强(弱)化缓冲算子还原模型.在残差GM(1,1)模型的基础上,以残差尾段序列作为原始数据,判断其是否满足灰色建模条件,如满足,则直接建模;如不满足,需要对其进行序列算子强(弱)化处理,进行GM(1,1)建模,之后进行强(弱)化缓冲算子还原.以实例为证,最终结果表明强(弱)化缓冲算子还原模型的预测精度稍有提高,且解决了自身缺陷和允许序列不符合灰色建模(诱发缺陷)的情况出现.
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| 关 键 词： | GM(1,1)模型 残差GM(1,1)模型 强(弱)化缓冲算子还原模型 诱发缺陷 |
The Reduction Model with Strengthening (Weakening) Buffering Operators Based on Modified Residual Gm(1,1) Model |
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