基于复化Simpson公式的GM（1,1）模型背景值优化

针对传统灰色模型GM（1,1）存在的模型精度不高的问题,提出了复化Simpson公式结合动态序列模型的联合方法.给定误差限,利用给出的计算背景值算法,对GM（1,1）模型的背景值进行优化.实例表明,基于复化Simpson公式的背景值优化算法所建立的GM（1,1）模型,可以有效地提高模型的预测精度和适用性.