数学建模灰预测

资 源 简 介

数学建模灰预测

详 情 说 明

灰色预测是数学建模中一种针对小样本数据、信息不完全系统的预测方法，核心思想是通过数据累加生成弱化随机性的新序列。最基础的GM(1,1)模型包含三个关键步骤：首先对原始非负数据列进行一阶累加生成，使离散数据呈现近似指数规律；其次建立灰微分方程和白化微分方程，利用最小二乘法求解发展系数与灰色作用量；最后通过累减还原得到预测值。这种方法的优势在于仅需4个以上数据点即可建模，特别适用于贫信息场景，如短期电力负荷预测、设备故障率分析等场景。需注意当数据波动较大时，需结合残差修正或与其他优化算法融合提升精度。