【摘 要】
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针对正向序列累加GM(1,1)模型都不满足新信息优先原理的问题,文章从理论上证明了一阶反向累加GM(1,1)模型不能较好地满足新信息优先原理。针对一阶反向累加GM(1,1)模型的不足
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71401051);教育部人文社会科学研究规划项目(15YJA630017)
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针对正向序列累加GM(1,1)模型都不满足新信息优先原理的问题,文章从理论上证明了一阶反向累加GM(1,1)模型不能较好地满足新信息优先原理。针对一阶反向累加GM(1,1)模型的不足(只适用于递减序列,没有利用最新消息),提出了分数阶反向累加GM(1,1)模型,将反向序列累加的适用范围扩展到递增序列,充分挖掘了新信息。实例说明分数阶反向累加GM(1,1)模型具有较强的预测能力。
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