【摘 要】
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传统的灰色模型GM(1,1)主要适用于预测时间短,数据资料少,波动不大的系统对象,其预测趋势都是一条较为平滑的曲线,对于随机波动性较大的数据序列拟合较差,预测精度较低.而在
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传统的灰色模型GM(1,1)主要适用于预测时间短,数据资料少,波动不大的系统对象,其预测趋势都是一条较为平滑的曲线,对于随机波动性较大的数据序列拟合较差,预测精度较低.而在马尔柯夫链理论中,转移概率pii可以反映随机因素的影响程度,因此适用于预测随机波动大的动态过程.这恰恰可以弥补灰色预测的局限.但马氏链预测对象要求具有马氏链和平稳过程等均值的特点,而客观世界中的预测问题大量是随时间变化或呈某种变化趋势的非平稳过程.如若采用灰色GM(1,1)模型对预测问题的时序数据进行拟合,找出其变化趋势,则可以弥补马氏链预测的局限.因此将GM(1,1)模型与马尔柯夫预测模型有机地结合,既可优势互补,又克服了两者的不足.
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