基于動態(tài)局部累加生成的灰色預(yù)測建模及應(yīng)用

摘要： 灰色預(yù)測模型是解決小樣本、不確定性信息系統(tǒng)的有效技術(shù).但隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)和方式的提升,樣本越來越多,局限的樣本長度適應(yīng)性限制了灰色預(yù)測在不同領(lǐng)域的應(yīng)用.針對這一問題,本文提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的動態(tài)局部累加生成(DPAGO),并構(gòu)建出動態(tài)局部累加離散灰色模型(DPDGM(1, 1))和離散灰色季節(jié)模型(DPDGSM(1, 1)).為了驗證新模型在較大樣本情景下的預(yù)測性能,將新模型應(yīng)用... （共15頁）