【摘 要】
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文章分析了传统GM（1,1）及DGM（1,1）模型应用时对数据要求上的弊端,证明了GM（1,1）与DGM（1,1）模型的模拟数据的增长率均为定值,指出对于非近似指数增长的数据序列,GM（1,1）与DGM（1,1）模型的模
【机 构】
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海军航空工程学院七系,海军航空工程学院训练部,中国人民解放军91681部队
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文章分析了传统GM（1,1）及DGM（1,1）模型应用时对数据要求上的弊端,证明了GM（1,1）与DGM（1,1）模型的模拟数据的增长率均为定值,指出对于非近似指数增长的数据序列,GM（1,1）与DGM（1,1）模型的模拟及预测效果并不理想。引入非线性时间项,构造了一种拓展的非线性时变参数离散灰色预测模型（NTDGM（1,1）模型）,并利用粒子群算法（PSO）优化得到模型中各参数,给出了该模型的建模步骤。算例分析表明文章提出的NTDGM（1,1）模型对各类型趋势数据均具有很好的模拟精度,能够很好地解决非线
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