針對(duì)傳統(tǒng)GM(1,1)模型在背景值構(gòu)造方面的不足導(dǎo)致預(yù)測(cè)波動(dòng)型數(shù)據(jù)時(shí),預(yù)測(cè)精度較低的問(wèn)題,文章提出了Markov修正的分段線(xiàn)性L(fǎng)agrange插值GM(1,1)預(yù)測(cè)模型。該模型通過(guò)采用分段線(xiàn)性插值法和Lagrange插值法相結(jié)合的組合插值思想對(duì)背景值進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)一步采用Markov模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正。通過(guò)對(duì)具有波動(dòng)性質(zhì)的CPI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),表明該模型可以削弱數(shù)據(jù)波動(dòng)對(duì)預(yù)測(cè)精度的影響,提高模型的適用性,Markov進(jìn)行修正又可再次提高模型的精度。

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