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基于初值改进的多变量MGM(1,m)模型研究

夏卫国  米传民  刘思峰  党耀国  
【摘要】:传统多变量MGM(1,m)模型在求解灰色微分方程组时以序列矩阵X~((1))中各序列的第一个分量组成的向量作为初始条件进行建模,没有充分利用新信息。基于新信息优先原理,在传统多变量MGM(1,m)模型建模的基础上,本文提出把序列矩阵X~((1))中各序列的第n个分量组成的向量作为灰色微分模型的初始条件,对传统多变量MGM(1,m)模型进行改进,以提高模型的预测精度。最后,通过一个算例验证模型的改进效果。

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