【摘 要】
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为进一步提高灰色GM（1，1）模型的模拟精度和预测精度，分析传统GM（1，1）模型存在的缺陷，提出一种改进的GM（1，1）预测模型。对已有GM（1，1）模型的背景值构造公式进一步优化，基于最小二乘法原理改进
【基金项目】
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广东省自然科学基金重点项目（$2012020011071）,广东省教育部产学研合作基金项目（20128091000037、20128091000041）,广州市科技计划基金项目（2013J4300058）,广东省高等院校学科建设专项资金科技创新基金项目（2013kjcx0064）
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为进一步提高灰色GM（1，1）模型的模拟精度和预测精度，分析传统GM（1，1）模型存在的缺陷，提出一种改进的GM（1，1）预测模型。对已有GM（1，1）模型的背景值构造公式进一步优化，基于最小二乘法原理改进模型初始值参数的选取策略。对比实验结果表明，改进的模型适用于低增长序列和高增长序列，拓宽了传统GM（1，1）预测模型的应用范围，提高了模拟精度和预测精度。
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