灰色系统预测

资 源 简 介

灰色系统预测

详 情 说 明

灰色系统预测是一种处理不确定性系统的数学方法，特别适用于数据量少、信息不完整的场景。其核心思想是通过挖掘有限数据中的潜在规律，构建微分方程模型来进行预测。

最经典的灰色预测模型是GM(1,1)，通过一阶微分方程描述系统行为。该模型先将原始数据进行累加生成，弱化随机性，再建立预测方程，最后通过逆运算还原预测结果。典型的应用场景包括：短期电力负荷预测、小样本经济指标分析等。

灰色预测区别于传统统计方法的优势在于：不依赖大样本和典型分布，计算量小，尤其适合"少数据、贫信息"的不确定系统。实际使用时需注意数据的准指数规律性，必要时可通过残差修正提高精度。