基于扰动因子的GM(1,N)模型数值算法
文章通过研究几类灰色模型,提出Newton-cotes GM( 1, N)数值算法,通过实例分析,Newton-cotesGM(l.N)模型比其他几类GM(1,N)模型预测精度高。为了克服这种灰色建模算法不能更改参数的缺点,提出了基于扰动因子改进的灰色模型;通过扰动因子的数值变化对参数的影响,达到改变特征因素的最优预测值;依据平均相对误差指标,对预测的结果进行误差分析和比较,得到新算法的拟合精度比原有算法的拟合精度有明显的改进。...
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| Veröffentlicht in: | 统计与决策 2019-06 (12), p.27-30 |
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| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | chi |
| Online-Zugang: | Volltext |
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| creator | 詹棠森 荣喜民 |
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