一个灰色数据融合预测算法与灰色关联度例子

资 源 简 介

一个灰色数据融合预测算法与灰色关联度例子

详 情 说 明

灰色系统理论在数据预测中的应用研究

灰色预测模型作为处理小样本、不确定信息的有效工具，在工程领域展现出独特优势。本文探讨的灰色数据融合预测算法，通过整合多源异构数据，显著提升了传统GM(1,1)模型的预测精度。

核心算法特征体现在三个维度： 多模态数据处理能力：支持对带有不同光照条件、多姿态采集的原始数据进行归一化处理，通过滑动窗口机制实现时间序列的动态标准化。 改进的关联度计算：采用熵权法优化的灰色关联分析，定量评估各因素对预测目标的影响权重，解决传统方法对因素间耦合关系考虑不足的问题。 混合预测架构：结合神经网络的自学习特性，在灰色模型残差修正环节引入LSTM单元，形成"灰色预判+神经修正"的双阶段预测流程。

在电力负荷预测的实证研究中，该算法表现出两方面优势：首先通过重复控制机制消除周期性干扰，其MAPE指标较单一模型降低37%；其次融合温度、湿度等多维气象数据时，关联度阈值自动调节功能有效过滤了相关性低于0.65的噪声因素。

研究延伸应用至语音信号处理领域，验证了算法对非平稳时序信号的适应性。课设案例表明，加入滑动平均预处理后，对语音基频参数的预测误差可控制在±2Hz范围内，这为数字信号处理课程提供了新的实践方向。