【摘 要】
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本文在阐述灰色理论和优化算法研究的基础上,给出一种基于最优化的新型GM(1,1)模型及其辨识过程,该方法利用累加再生成操作和优化理论来调整灰参数,提高样本序列的光滑度来减少其随机性,从而提高GM模型的拟合精度和预测精度。最后通过该方法对我国未来人口的发展进行建模和验证,结果表明该方法辨识精度高,优于一般灰预测方法,具有良好的应用价值。
【机 构】
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安徽工程科技学院后勤服务集团,芜湖,241000 铜陵学院财经系,铜陵,244000
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本文在阐述灰色理论和优化算法研究的基础上,给出一种基于最优化的新型GM(1,1)模型及其辨识过程,该方法利用累加再生成操作和优化理论来调整灰参数,提高样本序列的光滑度来减少其随机性,从而提高GM模型的拟合精度和预测精度。最后通过该方法对我国未来人口的发展进行建模和验证,结果表明该方法辨识精度高,优于一般灰预测方法,具有良好的应用价值。
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