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根据灰色系统理论和序列数据的特性，提出一种灰插值方法．建立前向灰预测和后向灰预测模型，充分利用缺失值时区窗口内的全部信息对其进行推理．分别在单序列时建立递进灰拟合模型，在多维数据集时利用属性相关性，对括值结果进行学习优化．通过与常用插值方法的比较实验表明。该方法具有较好的光滑性和预测效果．
序列缺失数据的灰插值推理方法
【摘 要】
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根据灰色系统理论和序列数据的特性，提出一种灰插值方法．建立前向灰预测和后向灰预测模型，充分利用缺失值时区窗口内的全部信息对其进行推理．分别在单序列时建立递进灰拟合模型，在
【机 构】
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重庆大学计算机学院,湛江师范学院计算机系
【出 处】
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控制与决策
【发表日期】
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2006年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60403009）.
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