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《区间数序列的数学模型预测技术》反映了作者及其团队多年来在区间数序列预测方面的研究积累，主要从四个研究方向给出了区间数序列的预测模型的建立方法。 (1) 将区间数序列转换为含有等价信息的数序列，先基于经典时间序列预测模型对转换后的数序列进行预测，再还原得到区间数序列的预测值。这些经典时间序列预测模型包括：单变量灰色模型 (GM(1,1))、多变量灰色模型 (新陈代谢GM(0,N) )、自回归移动平均 (ARMA) 模型、支持向量机 (SVM)。 (2) 序列转换方法没有在实质上改变上述经典模型的适用序列 为了在实质上使单变量灰色模型 (GM(1,1)) 和多变量灰色模型 (GM(0,N) 与GM(1,N))的适用序列改为区间数序列，我们改进这些模型的参数取值形式，引入整体发展系数，将其取为区间数的几个界点序列的发展系数的加权均值，反映区间数序列的整体发展趋势，再引入取为
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