基于初始条件优化及分段线性Lagrange插值的GM(1,1)灰色模型汽车拥有量预测  

作　　者：王璐[1] 

机构地区：[1]陕西交通职业技术学院经济管理学院,陕西西安710014

出　　处：《陕西交通科教研究》2023年第2期5-8,20,共5页SHAANXI TRANSPORT SCIENCE & EDUCATION RESEARCH

摘　　要：为扩大GM(1,1)模型的适用范围和提高预测精度,基于青海省民用汽车的拥有量数据提出了一种背景值和初始条件同时优化的GM(1,1)预测模型。该优化模型将分段线性插值法和Lagrange插值法相结合,提高了模型预测精度,后基于最小二乘参数估计法得到相关参数,采用均方误差和最小准则对初始条件进行修正。通过对青海省民用汽车拥有量进行建模预测,研究实例表明此种方法能够更加准确地描述数据的变化规律,提出的综合优化GM(11)模型具有良好适用性。

关 键 词：GM(1 1)模型 插值法 背景值 初始条件 

分 类 号：N941.5[自然科学总论—系统科学]