GM(1,1)正弦模型修补气温监测缺失数据的探讨

摘要：

目的建立预测精度较好的大气温度监测缺失数据修补的方法和模型.方法采用正弦函数对GM(1,1)标准模型进行修正,建立分段的GM(1,1)正弦修正模型对缺失数据进行修补.以万宁试验站某天监测的温度日记时值数据为试验数据,同时建立GM(1,1)标准模型、GM(1,1)时序修正模型和GM(1,1)正弦修正模型,对比分析各模型的修补误差,确立较好的修补模型.结果从模型的拟合效果分析,GM(1,1)标准模型和GM(1,1)正弦修正模型的拟合性最好,GM(1,1)时序修正模型的拟合性相对较差一些;从预测精度上分析,GM(1,1)标准模型和GM(1,1)时序修正模型预测修补效果差,平均相对误差分别达到22.54％和17.70％,而GM(1,1)正弦修正模型预测修补的平均误差仅为3.14％,得到了较大的改进,预测效果好.结论正弦修正模型能很好地修补缺失数据,其修补效果比时序修正模型和标准模型都要好.

关键词：GM(1,1)、正弦修正模型、时序修正模型、标准模型、模型拟合、预测修补

所属期刊栏目：12

分类号：TJ99;N941(核武器与其他特种武器及其防护设备)

在线出版日期：2015-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：25-30,38