灰色GM(1,1)模型的新型优化方法提升高增长序列预测精度

该篇论文深入探讨了灰色模型GM（1，1）的一种新优化方法，发表于2007年4月的《系统工程理论与实践》第4期，文章编号100026788(2007)0420141206。作者张怡、魏勇和熊常伟来自西华师范大学数学与信息学院，他们针对灰色系统理论中的新信息优先原理提出了创新思路。 论文的核心内容是将X(1)的第n个分量作为灰色微分模型的初始条件，并将这种方法与优化背景值相结合。传统的GM（1，1）模型主要适用于低增长指数序列，但这种改进方法扩展了其适用性，使其不仅能处理低增长序列，还特别适用于高增长指数序列。这在实际应用中具有重要意义，特别是在发展系数|a|大于2的情况下，改进后的GM（1，1）模型展现出更高的拟合精度和预测精度。 关键词"GM(1,1)模型"和"背景值"突出了论文的研究重点，而"初始条件"则是新优化策略的关键要素。通过引入这些优化策略，作者试图解决灰色模型在面对复杂增长模式时的精度问题，从而提升模型的预测性能和实用性。 论文的主要贡献在于提供了一种有效的方法来增强灰色模型在不同增长趋势下的适应性和准确性，这对于灰色系统理论的研究者和实际应用者来说，无疑是一次重要的理论突破和实践指导。这项工作不仅有助于深化对灰色模型的理解，也为其他类似问题提供了新的优化思路和技术参考。