摘要
GM(1,1)和灰色Verhulst模型都能对数据进行预测,但建模取背景值缺乏一定的理论依据,降低了预测精度。这就需要对模型进行改进,提高模型的精度。文章分别用3种方法改进了GM(1,1)模型和灰色Ver-hulst模型。以继电器贮存寿命数据作为原始数据,分别用3种预测方法对数据进行预测,结果表明,灰色Ver-hulst精度较高,适合短期预测;GM(1,1)预测精度虽然没有灰色Verhulst模型高,但却适合做长期预测。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2014年第24期11-15,共5页
Statistics & Decision
基金
国家自然科学基金资助项目(61072100)
河北省自然科学基金资助项目(F2010000151)
河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2010119)
天津市自然科学基金资助项目(12JCYBJC12400)
天津市科技支撑计划重点项目(SLBH)1968-
