灰色预测代码分享

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详 情 说 明

灰色预测是一种用于处理少量数据、信息不完全情况下的预测方法。它通过建立灰色微分方程模型，对系统行为特征的发展变化进行预测。这种方法尤其适用于短期预测和小样本数据场景。

在灰色预测模型中，最核心的是GM(1,1)模型，其中G代表Gray（灰色），M代表Model（模型），(1,1)表示一阶方程和一个变量。该模型通过对原始数据进行累加生成新序列，使随机性弱化，规律性增强，从而建立预测模型。

实现灰色预测通常包含以下几个关键步骤：首先对原始数据进行预处理，然后通过累加生成新的数据序列。接着建立灰色微分方程，求解模型参数，最后进行模型检验和预测。整个过程体现了"小样本建模"和"贫信息分析"的特点。

相比传统预测方法，灰色预测不需要大量历史数据，计算简便且适应性强。但同时也存在预测精度随预测期延长而下降的局限性。因此常用于短期预测领域，如经济预测、环境预测、电力负荷预测等场景。