灰色数据融合预测算法与灰色关联度调试代码

资 源 简 介

灰色数据融合预测算法与灰色关联度调试代码

详 情 说 明

灰色数据融合预测算法是一种广泛应用于不确定系统分析的有效工具，特别适合小样本、贫信息的数据建模场景。该算法通过灰色关联度分析来量化不同因素之间的相关性，进而构建预测模型。

算法核心思想包含三个关键步骤：首先对原始数据进行规范化处理，消除量纲影响；然后计算各因素序列与参考序列之间的灰色关联度，确定各因素对预测目标的影响权重；最后基于灰色GM(1,1)预测模型进行数据融合和趋势预测。

在实现过程中，欧氏距离计算被用于衡量数据序列之间的相似性。对于地震波衰减分析等应用场景，算法可以处理包含井曲线在内的多种数据类型。通过计算输入矩阵的特征距离，算法能够有效捕捉数据间的内在关联规律。

调试成功的MATLAB实现方案中包含了完整的光流法计算模块，可以直接处理时序图像数据。该实现充分考虑了实际工程应用的便捷性，使用者无需修改核心代码即可直接运行，通过可视化结果直观展示预测曲线与原始数据的拟合效果。这种数据驱动的方法为地震分析、信号处理等领域提供了一种有效的解决方案。