灰色预测最经典代码

资 源 简 介

灰色预测最经典代码

详 情 说 明

灰色预测是一种处理小样本、不确定性系统的预测方法，其中最经典的模型是GM(1,1)，即一阶一元灰色模型。该模型的核心思想是通过对原始数据进行累加生成，弱化随机性，挖掘潜在规律。

模型的实现主要分为三个关键步骤：首先是对原始数据进行一次累加生成，将非负的原始时间序列转化为单调递增的新序列；其次是建立一阶线性微分方程，即白化方程，用于描述累加后序列的变化趋势；最后通过最小二乘法求解模型参数，得到预测方程并进行逆累减还原。

灰色预测的优势在于不需要大量样本数据，通常4个以上数据点即可建模，适合短期预测场景。实际应用中需要注意模型的适用范围，当数据波动较大或存在明显周期时，预测精度会下降。为提高准确性，常配合残差修正或与其他模型组合使用。