比较三种预测模型：GM(1,1)、线性回归与指数回归在自然灾害损失预测中的精度研究

本文档主要探讨了三种预测模型——灰色预测模型GM(1,1)，线性回归模型，以及指数回归模型在某地区自然灾害经济损失预测中的应用与比较。论文针对GM(1,1)模型在预测精度上的问题进行了深入研究，特别关注的是其在处理非等时距数据时可能遇到的挑战。作者采用了一种直线插值法将原始数据转换为等时距数据，以便于模型的有效应用。 通过后验差检验，研究结果显示指数回归模型和GM(1,1)的预测等级达到了最优级别，而线性回归模型的预测等级被判定为不合格。这表明这两种模型在预测自然灾害损失方面具有较高的准确性。进一步的对比分析显示，虽然指数回归模型在某些情况下表现良好，但总体上，GM(1,1)模型的预测精度略高于指数回归模型。 GM(1,1)模型的优势在于其对于贫信息事物发展趋势的精准预测，其精确度高、科学实用且操作简便，这一点在20世纪80年代由等聚龙教授提出后得到了广泛应用。然而，尽管如此，模型的性能优化和适应不同数据特性的问题仍然是研究的重点。 本研究的结果对选择合适的预测模型具有实际意义，特别是在处理自然灾害损失这类具有不确定性和复杂性的数据时，了解每种模型的优缺点可以帮助决策者做出更为准确和高效的预测策略。同时，它也为灰色预测理论在实际应用中的改进提供了有价值的数据支持和理论依据。 这篇论文不仅深入研究了三种预测模型在自然灾害损失预测中的表现，还对GM(1,1)模型的优化策略提出了新的思考，对于提高自然灾害风险管理和预警系统的准确性和效率具有重要的学术价值。