摘要：由于易受气候以及自然灾害等因素的影响,小麦产量的变化往往呈现出接近周期性的非线性趋势,为了克服传统GM（1,1）模型预测结果呈单调性的缺点,本文先将原始数据 x （0） 映射成正弦函数 x （0） =sin y （0） （ y （0） =arcsin x （0） ）后的 y （0） 值作为新的原始数据带入GM（1,1）模型,然后再将GM（1,1）模型的预测值运用 x （0） =sin y （0） 还原回去,对GM（1,1）预测模型加以改进.结果表明,在预测准确度上,正弦函数变换型的GM（1,1）模型明显优于传统的GM（1,1）模型.

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社