基于GM(1,1)灰色预测模型的MATLAB实现与可视化分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的GM(1,1)灰色预测算法，涵盖数据预处理、模型构建、精度检验和未来预测四大模块，支持单序列预测并提供详细步骤说明与可视化分析，帮助用户直观理解预测过程。

详 情 说 明

基于GM(1,1)灰色预测模型的MATLAB实现与可视化分析系统

项目介绍

本项目实现了完整的GM(1,1)灰色预测算法，该系统基于灰色系统理论，通过累加生成算子和最小二乘法参数估计，构建高效的预测模型。系统集成了数据预处理、模型构建、精度检验和未来预测四大核心模块，为用户提供从数据输入到结果分析的一站式解决方案。

功能特性

• 完整算法实现：实现标准的GM(1,1)灰色预测算法流程
• 多维度精度检验：提供后验差检验、小误差概率分析、相对误差计算等评估指标
• 直观可视化：生成原始数据序列、累加生成序列、模型拟合曲线及预测结果对比图
• 灵活参数配置：支持自定义预测步长、数据标准化方式和精度检验阈值
• 详细结果输出：输出模型参数、预测数值序列和完整的精度检验报告

使用方法

基本使用

% 准备时间序列数据（行向量或列向量） data = [1.2, 1.5, 1.8, 2.1, 2.4, 2.7];

% 设置预测步长（默认为5） steps = 3;

% 运行灰色预测系统 运行主程序文件;

高级配置

% 可选参数配置 options.standardization = 'minmax'; % 数据标准化方式 options.accuracy_threshold = 0.05; % 精度检验标准阈值

% 带参数运行 运行主程序文件并传入配置参数;

系统要求

• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存要求：至少2GB可用内存
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含数据输入验证、预测模型初始化、算法流程调度和结果输出管理。具体整合了数据预处理模块的异常值检测与标准化处理、模型构建模块的参数估计与方程求解、精度检验模块的误差分析与等级评定，以及可视化模块的图形生成与展示功能。通过统一的接口管理，确保各模块协同工作，为用户提供完整的灰色预测分析体验。