文中針對(duì)傳統(tǒng)GM（1,1）模型背景值求解存在誤差,模型預(yù)測(cè)精度低的問題,通過分析誤差來源,根據(jù)已有復(fù)化Simpson公式優(yōu)化背景值的方法,利用積分函數(shù)分區(qū)間積分求解逼近的思想,構(gòu)建動(dòng)態(tài)序列預(yù)測(cè)模型,并結(jié)合實(shí)例分析進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的有效性,能夠減弱背景值影響誤差,提高模型的擬合預(yù)測(cè)精度,對(duì)工程實(shí)際應(yīng)用具有適用性。 

【文章來源】：礦山測(cè)量. 2019,47(03)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 復(fù)化Simpson公式優(yōu)化背景值的GM (1, 1) 模型原理
    1.1 GM (1, 1) 模型
    1.2 復(fù)化Simpson公式優(yōu)化
2 實(shí)例分析
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3338010