高次插值的GM(1,1)模型预测方法的改进  

作　　者：罗贺[1,2] 胡笑旋[1,2] 牛艳秋[1,2] 梁峥峥 

机构地区：[1]合肥工业大学管理学院,合肥230009 [2]合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥230009

出　　处：《统计与决策》2017年第5期90-93,共4页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(71401048;71131002);安徽省自然科学基金资助项目(1508085MG140)

摘　　要：文章分析了GM(1,1)模型改进方法,针对低次插值容易失真和增加插值节点会带来Runge现象的问题,提出一种使用高次插值构造背景值的方法,通过生成背景值节点的一阶导数值,构建高次插值多项式来逼近背景值函数,实现对背景值的重构,建立基于高次插值的GM(1,1)模型。最后分别对稳定型数据、波动型数据和缺失型数据进行实例验证。

关 键 词：灰色系统 高次插值 背景值 GM(1 1)模型 

分 类 号：N941.5[自然科学总论—系统科学]