对于原始数据非常离乱，用什么模型模拟都难以通过精度检验的序列，我们无法给出其确切的预测值。这时我们考虑采用（）
A: 数列预测
B: 区间预测
C: 波形预测
D: 系统预测
A: 数列预测
B: 区间预测
C: 波形预测
D: 系统预测
举一反三
- 对于原始数据非常离乱，用什么模型模拟都难以通过精度检验的序列，我们无法给出其确切的预测值。这时我们考虑采用（） A: 数列预测 B: 区间预测和波形预测 C: 灰色突变预测 D: 系统预测
- 中国大学MOOC: 对于原始数据非常离乱，用什么模型模拟都难以通过精度检验的序列，我们无法给出其确切的预测值。这时我们考虑采用（）
- 当原始数据频频波动且摆动幅度较大时，往往难以找到适当的模拟，这时候我们可以考虑采用：（） A: 区间预测 B: 波形预测 C: 灰色灾变预测 D: 系统预测
- 衡量时间序列预测模型的预测精度，依赖于分析预测模型在原始的时间序列范围内的预测误差大小。
- 利用灰色预测模型的基本步骤中，正确的顺序是①检验预测值②根据需要，给出相应的预测预报③数据的检验预处理④建立灰色预测模型，得到预测值 A: ①②③④ B: ③④①② C: ②③①④ D: ②①③④