基于函数γ+δi的加权WGM(1,1)模型及其在技术创新中的应用

针对以前文献加权WGM(1,1)模型人工赋权,由于序列(0)(n)后的权重未知,从而导致无法还原x(0)(n)以后的预测值的问题,本文提出了线性函数γ+δi赋权.本文首先证明了WGM(1,1)模型的基本形式;第二,基于WGM(1,1)模型的基本形式,用最小二乘法估计其参数γ,δ,a,b,构建了线性加权WGM(1,1)模型;第三,为对比分析,又构建了加权改进WIGM(1,1)模型;第四,通过技术创新实例对所构模型进行实证.其结果表明,WGM(1,1)模型能减少序列平均相对百分比误差(MAPE).若经过WGM(1,1)模型拟合后,仍有较大的MAPE值,这时还可以用WIGM(1,1)模型再拟合,以进一步减少MAPE值;最后,从理论与实证上,论述了WGM(1,1)和WIGM(1,1)模型的有效性及最佳使用条件.     

DGM(1,1)模型的特性及其在技术创新领域中的应用

本文首先提出了以前文献对DCM(1,1)与GM(1,1)模型关系的证明错误,否定了以前文献的一些观点.第二,证明了DGOM(1,1)模型的MAPE值与边值x~((1))(m)(1≤m≤n)无关.第三,发现DGOM(1,1)模型的MAPE值变劣现象并分析其原因.第四,用最小一乘法,构建了边值优化的DGOMII(1,1)模型,其效果优于DGOM(1,1)模型.最后,将DGM(1,1)及DGOMII(1,1)模型应用于技术创新领域中.