插值与Newton-Cores公式提升GM(1,1)模型预测精度：新背景值构建方法的应用

本文主要探讨了"基于插值和Newton-Cores公式的GM(1,1)模型的背景值构造新方法与应用"这一主题。GM(1,1)模型是一种经典的灰色系统理论在时间序列预测中的应用，它通过考虑系统的动态特性来构建预测模型。背景值在GM(1,1)模型中起着关键作用，因为它代表了系统初始状态的信息，对预测结果的准确性有直接影响。 论文首先深入分析了GM(1,1)模型中背景值的重要性，指出传统的背景值设置可能存在局限性，可能导致模型预测的偏差。作者提出了一种创新的方法，即利用插值技术来重构背景值。插值是数学中的一种估算方法，能够有效地利用已有的数据点来填充缺失值或估计未知值，这对于处理不完全数据集尤其有价值。结合数值积分中的Newton-Cores公式，这种方法能够更精确地捕捉背景值的时间变化趋势，从而提高了模型的预测精度和适应性。 Newton-Cores公式源自数值积分，是一种高阶近似方法，能够在保持计算效率的同时提供更准确的结果。通过将这两个概念结合起来，作者构建了一个更为稳健和精确的背景值构建策略。这种方法不仅适用于理论分析，也成功地被应用到了实际案例中，即我国人均发电量的预测建模。实践结果证明，这种新方法在提升预测准确性方面具有显著优势。 关键词如"灰色系统", "背景值重构", 和 "GM(1,1)模型"揭示了论文的核心研究内容，而"中图分类号"和"文献标识码:A"则表明了该研究符合学术期刊的标准，并被归类于相关领域的高质量文献。 总结来说，这篇论文是一项重要的理论贡献，它革新了GM(1,1)模型背景值的构建方式，通过引入插值和数值积分技术，显著提升了模型的预测性能。对于那些依赖灰色系统进行时间序列预测的领域，如能源管理、经济预测等，这项工作具有实际应用价值。