非等时距灰色组合模型的源代码

资 源 简 介

非等时距灰色组合模型的源代码

详 情 说 明

在时间序列预测领域，灰色模型因其对少量数据适应性强的特点广受欢迎。而非等时距灰色组合模型通过融合BP神经网络，进一步提升了传统灰色模型在非均匀采样场景下的预测能力。该模型采用MATLAB实现，主要解决传统灰色系统理论要求等时距数据的局限性。

模型的核心思路分为两个阶段：首先利用灰色模型对原始非等时距序列进行累加生成处理，弱化随机性并提取趋势项；然后将灰色模型输出的残差序列输入BP神经网络进行非线性校正。这种组合方式既保留了灰色模型对小样本数据的建模优势，又通过神经网络学习灰色模型未能捕捉的复杂模式。

实现过程中需要注意三点：一是对非等时距数据进行规范化预处理，二是合理设计神经网络的拓扑结构，三是通过交叉验证避免过拟合。这种混合建模方法特别适用于工业设备监测、经济指标预测等实际场景中常见的非均匀采样数据。

该模型扩展了灰色系统理论的应用范围，为处理现实世界中不规则的观测数据提供了新的技术路径，其MATLAB实现也便于研究人员进行二次开发和应用验证。