变权1-AGO GM(1,1,λ)模型及其应用

基于新数据优先原则和具有累加生成算子功能，提出了自定义变权函数并构建变权一次累加生成算子（1-AGO）GM（1，1，λ）模型。它既解决原始序列新数据优先的加权问题，又具有一次累加生成算子功能。它与分数阶GM（1，1）模型相比，直接自定义变权函数，不需要进行数学证明。文章讨论了变权一次累加生成算子的性质，定义了变权一次累加GM（1，1，λ）模型的原始形式和推导出变权一次逆累加生成算子（1-IAG0）公式。通过技术创新实例，合理选择A值可使得GM（1，1，λ）模型比传统模型具有更高的精确度。