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基于背景值优化GM(1,1)模型的平顶山市GDP预测 被引量:2
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作者 张晓果 赵颖范 +2 位作者 杜亚冰 兰奇逊 李亚杰 《河南城建学院学报》 2022年第3期87-92,共6页
选取平顶山市2012—2018年GDP作为原始数据序列,建立传统GM(1,1)预测模型和背景值优化GM(1,1)预测模型.从级比偏差检验、后验差比检验和小概率误差检验可知,2个模型精度均为一级.背景值优化GM(1,1)模型的平均相对误差为0.0126,优于传统G... 选取平顶山市2012—2018年GDP作为原始数据序列,建立传统GM(1,1)预测模型和背景值优化GM(1,1)预测模型.从级比偏差检验、后验差比检验和小概率误差检验可知,2个模型精度均为一级.背景值优化GM(1,1)模型的平均相对误差为0.0126,优于传统GM(1,1)模型.该模型对平顶山市GDP预测有很高的实用性.本文采用背景值优化GM(1,1)模型预测平顶山市2019—2023年的GDP.预测结果表明:平顶山市GDP 5 a内将保持平均增长率6.76%的速度平稳增长. 展开更多
关键词 背景值优化 GM(1 1) GDP 平均相对误差 后验差比 小误差概率
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