《表3 3种拟合方法对2018、2019年产量的拟合结果及误差对比》

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《粒子群寻优的增广灰色模型及其在全国棉花产量预测中的应用》

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表2列出了3种方法误差对比。可以看出“9变量拟合”方案对X（1）序列拟合的绝对误差、相对误差及平均误差都是最小的。但是，对X（1）拟合效果好，不等于对X（0）序列拟合效果也好。表3是由对X（1）序列的3种拟合值反推出的2018、2019年棉花年产量，可以看出“2变量ab拟合”方法对2018、2019年产量估计值的相对误差均超过了5%，“9变量拟合”方法对2018年产量拟合的误差小于5%，而对2019年产量的拟合误差大于5%；只有“6变量拟合”方法对这两年的拟合误差均小于5%；这说明拟合所用多项式的次数以及参数的个数并不是越多越好，因而比较合理的方案是选择“6变量拟合”，即公式（11）方法预测2020年的产量。