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文档简介
基于GM（1,1）模型和灰色线性回归模型的农村互联网用户规模预测,1,目录,一、目的和意义二、研究方法三、精度检验方法四、研究结论与展望五、致谢,2,一、研究目的和意义,当今互联网技术给日常生活带来极大的便利，然而农村目前还是信息孤岛，互联网接入率还普遍不高，为此研究农村互联网信息的发展具有重要意义。我们希望用预测结果对未来的农村居民生活水平进行评估，并为相关部门提供改善农村居民生活水平提供建议。,3,二、研究方法,1.GM(1,1)模型2.残差GM（1,1）模型3.灰色线性回归模型,4,5,1.GM(1,1)模型,根据灰色理论可知，GM(1,1)模型应建立在数据准光滑的基础上，然而在预测科学领域，冲击扰动系统预测是当今一大难题。受扰动系统影响，模型选择理论将会失效。因此在建立模型时，先对数据进行预处理，为了避免冲击波的干扰，首先先引入缓冲算子减弱冲击波的干扰，其次对时间数据进行累加，最后建立均值GM(1,1)模型，对模型进行求解。,6,2.残差GM(1,1)模型,当采用模型的某种形式进行模拟精度不能达到要求时，则要考虑对残差序列建立模型，并对可建模尾段进行建立模型，对原来的模型进行修正，从而提高模拟精度。,7,3.灰色线性回归模型,灰色线性回归模型是将灰色理论与线性回归模型组合，组合后的模型模型既包含指数增长趋势，又包含线性项的灰色线性回归组合模型,8,三、精度检验方法,1.相对误差检验法2.后验差检验法3.小概率误差检验法4.关联度检验法,9,10,四、结论与展望,本文先用GM(1,1)模型，对用户规模进行预测，结果偏大，然后用残差模型进行改进，模型精度得到提高；然后用灰色线性回归模型预测，对比残差模型，结果显示灰色线性回归模型，精度更高。因个人知识水平有限，加上灰色理论本身也在不断更新和完善，在系统理论的应用和数据分析中，难免存在一些问题。灰色理论知识是一个庞大的知识体系，而作者研究的只是一个小的方面而且不够深入，希望老师可以指正。,11,五、致谢,岁月如梭，转眼间大学四年，要和曾经教诲过我们的老师，还有亲爱的朋友说再见了。大学的四年里，遇到过很多人，也经历过不少事。而一转眼，这些即将过去，大学的四年里，自己更多的是学会了如何做人和做事。虽然在学习上还是有诸多的不足，可是在写毕业
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