灰系统理论驱动的序列缺失数据高效插补方法

本文主要探讨了"序列缺失数据的灰插值推理方法"。该研究基于灰色系统理论，这是一种非线性动态系统分析方法，特别适用于处理不确定性和模糊性问题。论文的核心贡献是提出了一种新的灰插值方法，它结合了前向灰预测和后向灰预测模型。这两种模型能够充分利用缺失值时区窗口内所有可用的数据，进行有效的推理和填充。 在单序列数据处理中，作者构建了递进灰拟合模型，通过逐次逼近的方式，逐步填补缺失值，确保插值结果的连续性和准确性。这种方法能够保留序列数据的内在趋势，从而保持其动态特性。 对于多维数据集，作者注意到不同属性之间的相关性对插值结果有重要影响。因此，他们利用属性相关性对插值结果进行学习优化，进一步提升了插值的精度和整体性能。这种优化策略有助于减少由于孤立处理缺失值而可能引入的偏差，使得最终的插值结果更接近真实值。 实验部分通过对比常见的插值方法，如线性插值、多项式插值等，验证了所提灰插值方法在光滑性和预测效果上的优势。结果显示，新方法不仅在插值平滑度上表现出色，还能较好地预测未来的数据趋势，这对于许多需要依赖时间序列数据的领域，如金融分析、气象预测、生物医学等具有重要意义。 这篇论文提供了一种有效处理序列数据中缺失值的新型灰插值方法，强调了灰色系统理论在解决这类问题中的价值，并通过实证研究证明了其在保持数据连续性和提高预测准确性的优越性。这对于数据预处理和数据分析领域的实践者来说，无疑是一种实用且有价值的技术提升。