文章從理論上證明了GM（1,1）模型中■,從而指出一次累加建模會(huì)產(chǎn)生還原誤差,提出了直接用x⁰（k）建模;推導(dǎo)出了X⁰的表達(dá)式和預(yù)測(cè)方程■,證明了■;構(gòu)建了基于x⁰（k）擬合和a參數(shù)迭代逼近的GM（1,1）模型并給出算法;從理論與實(shí)證方面證明此模型是無(wú)偏的,且發(fā)展系數(shù)a不受限制。最后將其應(yīng)用到技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域中。 

【文章來(lái)源】：統(tǒng)計(jì)與決策. 2019,35(15)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Optimization approach of background value and initial item for improving prediction precision of GM（1,1） model[J]. Yuhong Wang,Qin Liu,Jianrong Tang,Wenbin Cao,Xiaozhong Li.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2014(01)
[2]灰色系統(tǒng)非線性回歸電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J]. 夏慧明,王志剛,吳金林.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2012(23)



本文編號(hào)：3069339