一个灰色数据融合预测算法与灰色关联度代码

资 源 简 介

一个灰色数据融合预测算法与灰色关联度代码

详 情 说 明

灰色数据融合预测算法是一种结合灰色系统理论和数据融合技术的预测方法，特别适用于小样本、贫信息的不确定性系统。其核心思想是通过灰色关联度分析确定各因素间的相关性，再结合灰色预测模型进行数据融合。

在灰色关联度分析中，关键步骤包括：首先对原始数据进行归一化处理消除量纲影响，然后计算关联系数反映数据序列间的曲线相似程度，最后通过加权平均得到关联度值。这种分析方法能有效量化因素间的动态关联特性。

灰色预测模型（如GM(1,1)）通过累加生成弱化随机性，用微分方程描述系统发展趋势。将其与数据融合技术结合时，常见做法包括：基于关联度确定各数据源的权重系数，采用加权融合方式整合多源预测结果；或建立灰色聚类模型对异构数据进行分类融合。

在多目标跟踪场景中，该算法可与粒子滤波器形成优势互补：灰色预测提供系统演化趋势，粒子滤波处理非线性观测。实际应用时需注意灰色预测对指数型序列的适应性，以及融合过程中时序对齐、置信度评估等关键问题。