关键词：背景值 灰色动态序列预测模型 改进模型 预测精度 

摘要：通过GM(1,1)模型构建过程发现,背景值的构造方式是影响模型预测精度的主要因素之一。为了提高GM(1,1)模型的预测精度,从背景值的几何意义出发,依据数据序列生成指数规律建立灰色动态序列预测模型,结合数值积分理论中的三、四阶Newton-Cotes求积公式提出两种背景值改进方法。与此同时,就发展系数不同取值以及不同预测步数两种情形分析了改进方法的适用范围。实例结果表明,两种改进背景值后的GM(1,1)模型对预测精度有着显著提高,并且扩展了GM(1,1)模型的适用性。

应用科技杂志要求:

{1}正文标题：内容应简洁、明了。标题层次一级标题用“一、二、……”来标识，二级标题用“（一）、（二）、……”来标识，三级标题用“1.2.”来标识，四级标题用“（1）（2）”来标识。一般不宜超过4层。

{2}文章应主题明确，数据可靠，图表清晰，逻辑严谨，文字精练，标点符号正确。

{3}来稿标题需简明扼要，宜控制在20字以内，正文前务必添加中文摘要和关键词。

{4}参考文献：来稿要有参考文献，内容必须是公开发表的，参考文献需详细标注。

{5}作者单位用脚注方式（阿拉伯数字）书写在正文第1页最下方，写明所有作者的工作单位、城市(或县)和邮政编码。第一作者必须在文末提交个人简介。书写格式依次为：姓名(出生年～)、性别、民族、学历、职称、研究方向等。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社