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一种改进的灰色聚类方法 总被引：4，自引：0，他引：4
作者对灰色聚类方法进行改进，提出了一种新的灰色聚类方法－－改进灰色聚类方法，给出了此方法进行聚类的步骤，并结合实例说明其应用及优点。 相似文献
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GM(1,1)模型的改进方法及其应用 总被引：18，自引：0，他引：18
考虑外界环境对灰色系统预测模型精确度的影响 ,对GM(1,1)模型进行了改进———用序列算子和影响因子来对原始序列的数据进行一定的处理 ,提高了GM(1,1)模型的精度。通过对我国普通高等学校招生人数及宁夏的农业总产值进行预测 ,说明此种方法的合理性 相似文献
3.
一种新的组合灰色神经网络预测模型 总被引：15，自引：0，他引：15
对GM（1，1）灰色和几种灰色组合模型进行了讨论，针对多个相关序列预测的问题，提出了组合灰色GM（1，1）神经网络预测模型。此方法采用灰色模型对各序列进行预测，然后利用神经网络对预测值进行校正，得到最终预测值。实例表明此种模型在实际应用中的确能够提高预测精度。 相似文献
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