灰色建模方法及其在预测中的应用研究_童明余

资 源 简 介

灰色建模方法及其在预测中的应用研究_童明余

详 情 说 明

灰色建模方法是一种针对小样本、信息不完全系统的有效预测工具，其核心思想是通过生成变换将离散数据序列转化为规律性更强的微分方程模型。童明余的研究重点探讨了GM(1,1)模型在短期预测中的优化路径，包括背景值构造算法的改进以及残差修正策略。与传统的统计方法不同，灰色建模不需要严格服从概率分布假设，特别适合处理具有明显指数趋势但数据量有限的实际问题，例如设备退化趋势预测或经济指标波动分析。研究结果表明，通过引入自适应权重机制，模型对震荡型序列的拟合精度可提升约15%。当前的应用瓶颈在于多维复杂系统的关联建模，这为后续研究提供了方向性启示。