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基于平均季节指数的分数阶非线性灰色Bernoulli模型构造及应用

江建明  
【摘要】:非线性灰色Bernoulli模型作为GM(1,1)模型的衍生模型,在捕捉序列非线性趋势性上表现良好.分数阶蕴含"in between"思想,分数阶累加灰色模型相对一般的累加灰色模型具有更好的预测效果和适应性.针对季节性时间序列,提出一种基于平均季节指数的分数阶非线性灰色Bernoulli模型,即FASNGBM(1,1)模型.通过实例验证,所提出的模型具有良好的拟合效果和预测效果.

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