基于GM(1,1)灰色预测模型的MATLAB时序数据分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目完整实现了灰色预测GM(1,1)模型的建模流程，支持数据预处理、参数求解和预测计算。提供模型精度检验功能，包含后验差比值c和小误差概率p等指标计算，并可视化展示原始数据序列与预测结果。

详 情 说 明

基于灰色预测GM(1,1)模型的时序数据分析与预测系统

项目介绍

本项目是一个基于灰色系统理论的时序数据分析与预测系统，核心实现了灰色预测GM(1,1)模型的完整建模流程。系统能够对单列时序数据进行建模分析，提供未来趋势预测，并通过严谨的精度检验方法评估模型可靠性。该系统适用于数据量有限、信息不完全的时序预测场景，为决策分析提供科学依据。

功能特性

• 完整建模流程：实现从数据预处理、级比检验、模型参数求解到预测计算的全流程自动化处理
• 精度检验体系：提供后验差检验法，计算后验差比值c和小误差概率p等关键精度指标
• 智能等级评定：根据精度指标自动判定模型精度等级（优秀/合格/勉强/不合格）
• 可视化展示：动态绘制原始数据序列、历史拟合曲线和未来预测结果的对比图表
• 灵活预测配置：支持用户自定义预测步长，满足不同时间跨度的预测需求
• 详细报告输出：生成包含模型参数、精度指标和预测值的综合分析报告

使用方法

1. 数据准备：准备单列时序数据向量（至少4个数据点），确保数据为数值型数组
2. 参数设置：根据需要设置预测步长（可选，默认为1期预测）
3. 模型运行：执行主程序，系统将自动完成建模、预测和检验全过程
4. 结果分析：查看输出的预测结果、模型参数、精度指标及可视化图表

示例代码： % 输入时序数据（示例） data = [120, 135, 150, 165, 180]; % 设置预测步长 steps = 3; % 运行预测系统 运行主程序文件; % 实际调用时使用正确的文件名

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 基本MATLAB工具箱（无需额外工具包）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据导入与验证、灰色预测模型的构建与求解、精度检验指标的计算、预测结果的生成与可视化展示。该文件整合了完整的算法流程，能够根据用户输入的时序数据和预测参数，输出详细的预测分析报告和图形化结果，为用户提供一站式的灰色预测解决方案。