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提高灰色预测精度的关键在于增加原始离散数据的光滑性。文章大介绍灰色模型的基础上，给出了寻找提高原始数据序列光滑度的变换的途径，并随文给出了一些新的变换，实例应用和误差分析充分展望了这一方法非常有效。 相似文献
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预测区域环境噪声的GIM（1）灰色模型 总被引：3，自引：0，他引：3
运用灰色系统理论的原理与方法，建立了区域环境噪声的ＧＩＭ（１）预测模型。结果表明，ＧＩＭ（１）模型在本文例示的空间序列分析中，精度高于ＧＩＭ（１，１）模型的具有实际应用价值。 相似文献
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基于灰色ＧＭ（１，１）模型，研究和提出了带有时间限制项的灰色非线性模型－ＮＬＧＴＭ（１，１＾ｓ），初步应用表明，灰色ＮＬＧＴＭ（１，１＾ｓ）模型具有较高精度，进一步拓宽了ＧＭ（１，１）模型在环境系统中的应用范围。 相似文献