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灰色预测模型算法的改进研究
摘    要:为了解决固定模型预测时变系统容易出现较大误差的问题,提出模型更新算法,即采用将移动窗算法与传统灰色预测模型相结合的方法.通过在建模序列中删除一部分旧数据、纳入一部分新数据的方式递推更新预测模型,并分解数学模型所涉及的关键量ab从而简化递推数学公式;利用国家统计年鉴的统计数据验证上述方法的有效性.为了解决传统灰色预测模型建模长度选择的问题,而递推算法能在已知模型参数基础上通过简单计算获得新模型的各项参数,文章给出了详细的递推数学公式;另外对于最小建模长度L_(min)也进行讨论,认为L_(min)≥3,并给出证明.所改进算法提高灰色模型的预测精度,同时也为最优序列长度计算提供理论依据.

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