灰色预测课件及程序

资 源 简 介

灰色预测课件及程序

详 情 说 明

灰色预测是一种基于小样本数据进行趋势预测的数学建模方法，尤其适用于信息不完全或数据量少的场景。其核心思想是通过生成累加序列来挖掘数据的内在规律，常用的GM(1,1)模型通过一阶微分方程描述系统行为。

课件部分通常涵盖以下内容： 灰色系统理论基础 数据预处理方法（如累加生成操作） GM(1,1)模型的推导与求解步骤 模型检验指标（后验差比、小误差概率等）

程序实现的关键环节包括： 原始数据序列的规范化处理 累加序列的构建与紧邻均值生成 通过最小二乘法求解模型参数 逆累加还原预测结果

该方法的优势在于对样本需求小且计算简便，常用于经济预测、电力负荷分析等领域，但需注意其更适合短期预测且对波动大的数据敏感性较高。