基于分段线性Lagrange插值Grey-Markov模型的CPI预测
CPI Prediction Based on Piecewise Linear Lagrange Interpolation Grey-Markov Model作者机构：西南科技大学经济管理学院四川绵阳621010 西安交通大学人居环境与建筑工程学院西安710054
出 版 物：《统计与决策》 (Statistics & Decision)
年 卷 期：2020年第36卷第14期
页 面：29-32页
核心收录：
学科分类：07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学]
基 金：四川省科技厅软科学资助项目(2018ZR0244,2017ZR0206) 四川省教育厅资助项目(17ZA0398) 四川省军民融合研究院资助项目(18sxb003,2017SCII0106,18sxb007) 西南科技大学研究生创新基金资助项目(17ycx065)
主 题：GM(1,1)模型 背景值优化 Markov模型 波动型
摘 要：针对传统GM(1,1)模型在背景值构造方面的不足导致预测波动型数据时,预测精度较低的问题,文章提出了Markov修正的分段线性Lagrange插值GM(1,1)预测模型。该模型通过采用分段线性插值法和Lagrange插值法相结合的组合插值思想对背景值进行优化,进一步采用Markov模型预测结果进行修正。通过对具有波动性质的CPI数据进行预测,表明该模型可以削弱数据波动对预测精度的影响,提高模型的适用性,Markov进行修正又可再次提高模型的精度。
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