数模常用-灰色算法

资 源 简 介

数模常用-灰色算法

详 情 说 明

灰色算法是数学建模中常用的一种预测方法，特别适用于数据量小、信息不完整的系统分析场景。它通过建立灰色微分方程模型来挖掘数据间的内在规律，在不确定系统中做出有效预测。

典型应用包括： 灰色GM(1,1)模型：最基础的灰色预测模型，通过一阶微分方程处理原始数据序列 数据预处理：采用累加生成算子(AGO)将离散数据转化为单调递增序列 模型检验：通过后验差检验等方法评估预测精度 适用范围：短期预测、趋势分析、小样本预测等场景

优势在于对数据要求低（最少4个数据点即可建模），且计算过程不需要典型的概率分布假设。常见应用场景包括经济预测、环境监测、设备寿命预测等领域。需要注意其预测精度会随着时间跨度增加而降低，更适合短期预测。