matlab灰色预测

资 源 简 介

matlab灰色预测

详 情 说 明

灰色预测是处理小样本、不确定性系统的有效方法，MATLAB实现时通常包含建模、检验、修正三个核心阶段。其核心思想是通过累加生成削弱随机性，再用微分方程描述变化趋势。

建模与检验流程 首先通过grey_forecast函数建立GM(1,1)模型，输入原始序列A和预测步数m，translation参数控制是否进行平移处理。grey_check函数计算后验差比Q和小误差概率E，当Q<0.35且E>0.95时认为模型合格。

残差修正机制 一阶修正采用Markov链调整残差： 对初始预测残差序列E建立状态划分 通过grey_MarkovChain计算状态转移概率矩阵 对残差预测值EData进行概率区间修正得到eMC 最终预测值为原始预测与修正残差的叠加。二阶修正同理对一阶残差EE再次处理，但通常一阶修正已能满足精度要求。

关键细节 平移处理可解决部分序列非正问题 残差预测时需取绝对值保证灰色模型适用性 Markov状态划分数m建议取3-5，过多会导致转移矩阵稀疏