灰色预测课件

资 源 简 介

灰色预测课件

详 情 说 明

灰色预测作为一种经典的时间序列预测方法，广泛应用于数据量较少、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，弱化随机性并挖掘潜在规律，最终建立微分方程模型进行预测。

主要步骤包括： 数据预处理：对原始序列进行级比检验，确保适用性 累加生成：构造具有指数规律的新序列（AGO） 建立GM(1,1)模型：通过灰微分方程和白化方程求解发展系数与灰色作用量 累减还原：将预测结果逆向还原为原始序列量纲 模型检验：通过后验差比和小误差概率评估精度

该方法特别适合短期预测，在电力负荷、经济指标、设备退化等领域的课件中通常会结合MATLAB/Python实现案例，需注意其适用条件为具有单调性的非负序列。教学重点应放在数据生成算子和模型参数的实际意义解读上。