【摘 要】
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DDGM（1,1）模型和LS-SVM模型都是针对小样本进行预测的方法,文章根据DDGM（1,1）模型和LS-SVM模型结构特点上的相似性,将LS-SVM算法引入DDGM（1,1）模型,构建了一种基于DDGM（1,1）与LS-SVM
【基金项目】
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湖北省自然科学基金资助项目（2013CFA053）,长江大学数学与应用数学研究所开放基金项目（KF1506,KF1508）,长江大学基础学科研究发展基金资助项目（2014JCY002）
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DDGM（1,1）模型和LS-SVM模型都是针对小样本进行预测的方法,文章根据DDGM（1,1）模型和LS-SVM模型结构特点上的相似性,将LS-SVM算法引入DDGM（1,1）模型,构建了一种基于DDGM（1,1）与LS-SVM算法融合的预测模型。该模型基于DDGM（1,1）模型作为建模原型,利用LS-SVM算法优化了DDGM（1,1）模型的参数估计方法,增强模型的推广性。实验表明,新模型充分发挥两种小样本预测技术的各自优势,实现了优势互补,对近似非齐次指数时间序列的预测具有较高精度。
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