【摘 要】
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一元线性回归有直线趋势,而GM（1,1）能较好地模拟指数变化的趋势。但是,如果原始序列整体上是直线趋势,在少数点上,数据模拟值和回归直线偏离较大时,线性函数已不能很好地预测数
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一元线性回归有直线趋势,而GM（1,1）能较好地模拟指数变化的趋势。但是,如果原始序列整体上是直线趋势,在少数点上,数据模拟值和回归直线偏离较大时,线性函数已不能很好地预测数据序列的变化了。对于此类问题,将数据分为跳变点（即模拟值偏离回归直线较大）和非跳变点数据,并将跳变点又分为上、下跳变点,借鉴灰色灾变预测原理,用GM（1,1）模型预测跳变点数据,而对其他非跳变点使用去掉跳变点后的数据形成的新的线性回归方程进行预测。通过对河南省粮食产量的预测,结果表明该方法很好地克服了GM（1,1）模型和线性回归模型的
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