稳健动态GM（1,1）模型及其在变形预报中的应用

常规GM（1,1）模型基于最小二乘原理,当建模数据中含有粗差时,将对整个模型的估值产生较大影响。为此,将稳健估计引入灰色模型建模,提出了稳健动态GM（1,1）模型的建模方法。通过对静态GM、动态GM及稳健动态GM进行建模,利用MATLAB编程对实测数据进行了验证计算分析。结果表明,当监测序列含有粗差时,稳健动态GM（1,1）模型相对其他模型能有效抵抗粗差的影响,预报精度也有较明显的提高。