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传统的灰色GM（1，1）预测模型是针对近似齐次指数序列建立的预测模型。为了拓广灰色预测模型的适用范围，建立了近似非齐次指数序列的灰色DNGM（1，1）预测模型。研究了这种灰色预测模型的性质，证明了这种
针对CV模型分割精度不高、分割速度缓慢和易陷于局部最优等缺点，提出了一种新的基于凸优化的自适应CV模型。首先，引入了自适应权重项，对拟合中心的计算采用加权平均，提高了拟合中心计算的准确性；然后，在模型
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传统上相空间重构与预测模型参数优化分开优化，割裂两者的联系，模型预测性能难以达到最优。利用相空间重构和预测模型参数的互相关系，提出一种混沌时间序列预测模型参数同步优化方法。首先采用均匀设计方法对影响模
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灰色GM（1，1）模型的精度取决于参数[a]和[u]，而参数[a]和[u]的获得依赖于初始条件的选择和背景值的构造。在背景值的计算中引入优化因子，通过最优初始条件和最佳优化因子的选择使预测结果与原始数
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