新时序预测模型：灰色与AR结合的应用

该篇论文名为《一类新的时序预报模型》，作者夏学文来自湖南纺织高等专科学校。论文主要针对时间序列数据的分析和预测问题，提出了一种创新的方法，即将灰色模型（Grey System Theory）与自回归时序模型（Autoregressive Time Series, AR Model）相结合。灰色模型用于捕捉时间序列中的确定性趋势，而AR模型则负责处理随机波动部分，这种组合有助于提高预报的准确性。 论文的核心内容是构建一个综合模型，通过对原始时间序列w(t)进行分解，分为确定性趋势x(t)和随机趋势y(t)两部分。x(t)遵循灰色模型的动态关系式（2），即一阶差分方程，并且可以通过最小二乘法估计系数a和b。随机趋势y(t)满足AR模型的线性关系式（3），其中ρ_m是参数，ε_t是随机扰动，服从正态分布。 在实际应用中，论文将这种新型模型应用于农业产量的预测，通过实例分析证明了这种方法的有效性和优越性。关键词包括灰色模型、时序AR模型和预测，反映出研究的重点在于理论结合实际，寻求更为精确的时间序列预测手段。 这篇论文的引入部分简要概述了研究背景，指出原始时间序列的分解策略以及两种模型各自在时间序列分析中的作用。整体来看，它提供了时序数据处理领域的新思路和技术，对于理解和应用时间序列分析具有较高的学术价值。对于那些从事数据分析、预测或农业经济研究的读者来说，这篇论文提供了实用的工具和方法论参考。