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应用研究的灰色GM(1,1)模型预测世界优秀运动员的跳远成绩
作者(年代):Jinzhu李它使用文档文献方法和数理统计方法,分析了年度最佳性能在世界跳远from2000到2013。利用GM(1, 1)模型,GM(2,1)模型和GM(1, 1)模型组,对结果进行比较分析三个灰色建模,特别是带有通过详细研究应用程序的三个运动性能预测。结果表明:时间序列的运动性能的预测问题不强烈,GM(2, 1)预测模型不适用。GM(1,1)模型更适合预测问题应用运动performanceA年代指数时间序列具有较强的法律。通过比较研究,预测问题相对大量的统计数据,GM(1, 1)模型组更加有利于提高预测精度的运动性能,所以变得graymodelmore灵活实用的应用程序。
