Resumen

Los modelos de predicción gris han sido ampliamente utilizados en varios campos de la sociedad debido a su alta precisión en la predicción; en consecuencia, existe una gran mayoría de modelos grises para secuencias equidistantes; sin embargo, la investigación limitada se centra en secuencias no equidistantes. El desarrollo de modelos de predicción gris no equidistantes es muy lento debido a su mecanismo de modelado complejo. Con el fin de ampliar aún más la teoría del sistema gris, se establece un nuevo modelo de predicción gris no equidistante en este artículo. Para mejorar aún más la precisión de predicción del modelo NEGM (1, 1, ), los valores de fondo del modelo gris no equidistante mejorado se optimizan en base a la fórmula de Simpson, abreviada como INEGM (1, 1, ). Mientras tanto, para verificar la validez del modelo propuesto, este se aplica en dos casos del mundo real en comparación con otros tres modelos de referencia, y los resultados del modelado se evalúan a través de varios indicadores com

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Modelos de predicción gris; Secuencias equidistantes; Secuencia no equidistante; Teoría de sistemas grises; Modelo de predicción gris no equidistante; Modelo INEGM (1, 1, )
• Keywords:Grey prediction models; Equidistant sequences; Nonequidistant sequence; Grey system theory; Nonequidistant grey prediction model; INEGM (1, 1, ) model