灰色系统模型教程

资 源 简 介

灰色系统模型教程

详 情 说 明

灰色系统模型是一种处理信息不完全系统的数学方法，尤其适用于“小样本、贫信息”场景。其核心思想是通过有限数据挖掘潜在规律，主要应用于预测、决策和系统分析领域。

核心模型包含以下三类： 灰色关联分析：量化因素间相关性，解决数据不全时的优先级排序问题。 GM(1,1)预测模型：通过一阶微分方程处理离散数据，适合短期趋势预测。 灰色聚类评估：将观测对象按灰类进行归类，常用于风险评估。

实际应用时需注意：原始数据需经过累加生成处理以弱化随机性，模型精度可通过残差检验和后验差检验验证。典型应用场景包括电力负荷预测、新冠疫情传播趋势分析等小样本预测场景。

该模型的优势在于对数据要求低，但需警惕长期预测的误差累积问题。进阶可结合马尔科夫链修正预测结果。