《表1 GM(1,1)预测模型拟合精度表》

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《"基于GM(1,1)模型的全国中医药医疗资源与服务需求发展预测"》

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灰色预测模型（Grey Model，简称GM模型），通过采用累加和累减的方式对原始数据进行生成处理，寻找数据的变化规律从而生成有较强规律性的数据序列后建立相应的微分方程模型以实现对数据的趋势预测，其模型类型包括GM（1，1）、GM（1，n）等[4]。基于MATLAB 2018建立的GM（1，1）模型相比于Eviews软件建立的ARIMA预测模型具有所需样本小、短期预测精确度高等特点，对于预测完整性不足的数据资源预测具有较大实用性[5，6]，本文采用GM（1，1）模型进行预测分析，其模型函数式为X（1）（k+1）=（X(0）（1）-μ/α)e-ak+μ/α。其中μ为内生控制灰数，α为发展灰数。α值与预测周期相关，C（后验方差）和P（最小误差概率）与拟合效果有关，见表1[7]。