传统GM(1、1)建模是用齐次的指数序列来拟合原始数据,对近似非齐次指数序列进行建模时会有较大的偏差,而现实中存在大量的近似非齐次指数的数据序列.根据传统灰色GM(1,1)建模机制、提出了一个用非齐次指数序列来拟合原始数据的灰色模型,给出了模型参数的最小二乘解,并给出了模型时间响应函数的表达式.最后.通过实验验证了新模型的拟合和预测精度实验结果显示.新模型比传统GM(1、1)模型具有更好的拟合和预测精度.
灰色 非齐次 预测 模型