《表2 GM (1, 1) 模型优化前后预测值与原始值对比》

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《改进的灰色神经网络预测方法》

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2) 优化辨识参数a、b时，由式（22）可得M≈0.013 5，N≈8.416 4，将M，N代入式（20），得a≈-0.013 3，b≈8.304 2，将a、b和x（0）（1）代入式（9），求得优化辨识参数GM（1，1）算法浸润线预测值，如表2所示.此时的预测值仍以x（0）（1）作为初始值时得到的，并未涉及对初始值的优化，所以对比的只是优化辨识参数前后的效果.