基于优化的非等间距灰色模型对健康的预测

摘要：

针对通过有限的不等时间间隔的健康数据预测未来健康情况难度较大,传统的非等间距灰色预测模型在应用中精度偏低的问题,本文提出一种优化的非等间距灰色马尔科夫预测模型.首先,该模型通过数据预处理和优化预测流程降低数据突变对预测结果造成的影响;其次,设计最佳权重系数来优化模型的构建;最后,采用灰色和马尔科夫修正相结合的策略对残差进行修正.经过实例和对比分析,结果表明,该优化模型具有更高的预测精度,从而可以相对准确地预测短期健康情况.

关键词：健康预测、灰色理论、非等间距、权重系数、马尔科夫模型

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61702369

在线出版日期：2020-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：101-106