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關鍵詞：背景值 灰色動態序列預測模型 改進模型 預測精度 

摘要：通過GM(1,1)模型構建過程發現,背景值的構造方式是影響模型預測精度的主要因素之一。為了提高GM(1,1)模型的預測精度,從背景值的幾何意義出發,依據數據序列生成指數規律建立灰色動態序列預測模型,結合數值積分理論中的三、四階Newton-Cotes求積公式提出兩種背景值改進方法。與此同時,就發展系數不同取值以及不同預測步數兩種情形分析了改進方法的適用范圍。實例結果表明,兩種改進背景值后的GM(1,1)模型對預測精度有著顯著提高,并且擴展了GM(1,1)模型的適用性。

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