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,对插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.
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