灰色预测自己总结的笔记

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灰色预测自己总结的笔记

详 情 说 明

灰色预测是一种用于处理小样本、不确定性数据的预测方法，尤其适用于信息不完整的时间序列分析。其核心思想是通过对有限数据进行生成处理（如累加生成），挖掘数据内在规律，建立灰色微分方程模型（如GM(1,1)），最终实现趋势预测。

主要特点包括： 适应性强：对数据量要求低（通常≥4个样本即可建模）； 计算简捷：通过累加生成弱化原始数据随机性； 多种模型变体：如GM(1,1)用于单变量预测，GM(2,1)适用于振荡序列等。

典型应用场景涵盖电力负荷预测、设备故障预警、经济指标分析等领域。需注意数据越平滑、变化趋势越单调，预测精度通常越高。后续可结合残差修正或与其他模型（如神经网络）混合优化结果。