灰色预测算法教程

资 源 简 介

灰色预测算法教程

详 情 说 明

灰色预测算法是一种适用于小样本、不确定性系统的预测方法，尤其适合数据量少或信息不完全的场景。其核心思想是通过对原始数据进行累加生成处理，弱化随机性后构建微分方程模型。

### 基本原理 数据累加生成：将原始离散数据序列通过累加转换为单调增长序列，突出趋势性。 建立GM(1,1)模型：基于一阶微分方程（灰色微分方程）进行拟合，求解发展系数和灰色作用量。 预测与还原：通过模型计算预测值后，再通过累减还原得到最终结果。

### 适用场景 短期预测（如电力负荷、经济指标） 数据量不足（通常仅需4个以上数据点） 趋势性明显的非平稳序列

注意：该算法对波动剧烈的数据预测效果较差，需结合残差检验修正模型精度。