GM(1,1)灰色预测模型

资 源 简 介

GM(1,1)灰色预测模型

详 情 说 明

GM(1,1)灰色预测模型是一种针对少量、不完全数据的时间序列预测方法。其核心思想是通过对原始数据进行累加生成，弱化随机性后再建立微分方程模型，适合解决“小样本、贫信息”的预测问题。

该模型在电力负荷预测中表现尤为突出，因为电力系统通常具有明显的短期规律性。通过灰色系统理论对历史负荷数据进行处理，能有效捕捉其变化趋势。需注意的是，随着预测时间跨度增长（如中长期预测），环境因素干扰会逐渐放大，导致精度自然递减。

典型实现步骤包括：数据预处理、建立灰微分方程、参数求解、累减还原预测值。其优势在于不依赖大样本和典型分布，计算量较小，但对波动剧烈的数据序列需结合其他方法优化。