非等间距GM(1,1)模型的高精度重构与应用拓展

本文主要探讨了"论文研究-非等间距GM(1,1)模型建模研究"的主题，发表于2005年9月的《系统工程理论与实践》杂志第9期，文章编号为100026788(2005)0920089205。作者戴文战和李俊峰分别来自浙江理工大学自动化系、浙江工商大学信息与电子工程学院以及东华大学机械工程学院，他们的研究集中在如何改进非等间距序列的GM(1,1)模型。 GM(1,1)模型是灰色系统理论中的一个经典预测模型，通常用于处理时间序列数据，特别是对于具有等间距的数据点非常有效。然而，在实际应用中，数据往往不是均匀间隔的，这就需要一种能够处理非等间距数据的方法。论文提出了基于灰色模型指数特性及积分定义的非等间距GM(1,1)模型背景值重构方法。背景值在GM(1,1)模型中扮演着重要的角色，它代表了数据序列的初始状态，对模型的精度和稳定性有直接影响。 通过重构背景值，作者强调这种方法可以显著提高GM(1,1)模型的拟合精度和预测精度。这意味着使用这种新型方法处理非等间距数据，能够更准确地捕捉数据的趋势和周期性，从而提升模型在实际问题如经济预测、环境监测、工业生产等领域中的应用效果。非等间距GM(1,1)模型的拓展研究不仅解决了数据处理上的挑战，也拓宽了该模型在现实世界复杂情境下的适用性。 论文的关键词包括“非等时距模型”、“灰色模型”和“背景值”，这些都是理解研究核心的关键概念。这篇论文的贡献在于提供了一种创新的策略，使得灰色模型在处理非等间距数据时能够发挥更大的效能，这对于数据密集型的现代科技领域来说具有很高的实用价值。 这项研究旨在解决实际问题中的数据处理难题，通过理论与实践的结合，为GM(1,1)模型的广泛应用提供了一种更为精准和灵活的方法。