拉格朗日插值法在预测建筑离散沉降中的应用

摘要

建筑沉降预测中,灰色模型是一种比较常见的预测模型,实际应用中通常需要根据较少的数据做出长期的预测,而较少的原始序列会导致灰色模型在预测中期出现比较强烈的指数增长偏差。本文针对此问题,提出使用拉格朗日插值法外插原始序列,增长原始序列的长度,以获得更好的灰色模型预测效果。实例验证表明,使用拉格朗日插值法优化后的模型平均相对误差为21.20%,优于常规外插方法的60.15%,优于灰色模型的40.25%。