一种基于秃鹫搜索优化算法的区间值数据回归新方法
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中图分类号：TP391 文献标志码：A 文章编号：1671-8755（2025）04-0093-09
在经典统计学中，通常假设数据总是以精确值的形式存在的[1]。随着信息科学技术的不断发展，数据的规模和数据包含的信息量与以前相比有质的飞跃。同时，精确值数据对于真实世界的描述是远远不够的。因此，区间值数据（Interval-valuedData，IVD）在各个领域的使用变得越来越频繁[2]，例如，不确定区间的建模[3]环境温度的监测[4]和工业过程监测[5]等。（剩余10065字）
