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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。