MATLAB灰色系统预测模型实现与应用

资 源 简 介

专为初学者设计的MATLAB灰色系统预测工具包，提供灰色关联度分析和GM(1,1)模型完整实现，包含数据预处理、模型构建与预测功能，帮助用户快速掌握灰色系统理论应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的灰色系统预测模型实现与应用

项目介绍

本项目为面向初学者的灰色系统预测模型MATLAB实现，提供了从数据预处理、模型构建到精度检验与预测的完整解决方案。通过简洁易懂的代码结构，帮助用户快速掌握灰色系统理论的核心算法，并应用于实际数据预测分析。

功能特性

• 灰色关联度分析：定量计算各影响因素与系统主行为之间的关联程度
• GM(1,1)模型构建：采用累加生成(AGO)和均值生成技术建立灰色微分方程
• 智能参数估计：基于最小二乘法自动求解发展系数a和灰作用量b
• 多维度精度检验：提供后验差检验（C值、P值）和残差检验双重验证机制
• 可视化分析：集成数据对比图、预测趋势图和残差分布图

使用方法

1. 数据准备：将待分析的时间序列数据存储为数值向量（长度≥4）
2. 参数设置（可选）：

- 指定预测步数（默认1步） - 自定义模型参数a、b或采用自动计算 - 设置精度检验阈值标准

1. 执行分析：运行主程序，获取模型参数、预测结果和精度报告
2. 结果解读：通过输出图表分析拟合效果和预测趋势

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 需安装Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了灰色系统预测的全流程功能，包括数据标准化处理、关联度计算、微分方程参数求解、预测序列生成以及检验指标计算。同时集成了多维度可视化模块，可同步展示原始数据与拟合曲线的对比关系、未来趋势预测走向以及残差分布情况，并自动输出包含模型参数与精度评级的综合分析报告。