MATLAB实现的离散灰色-AR组合预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，整合离散灰色预测模型（DGM）与AR自回归模型，通过加权组合策略对时间序列进行高精度预测。系统支持趋势性与线性特征分析，并提供预测精度评估，适用于经济、能源等领域的序列预测需求。

详 情 说 明

基于离散灰色预测与AR模型的组合预测系统

项目介绍

本项目实现了一个结合离散灰色预测模型(DGM)与自回归模型(AR)的组合预测系统。系统能够有效捕捉时间序列数据的趋势性特征和线性相关性，通过加权组合策略实现更精准的预测。适用于具有趋势特征的时间序列数据预测分析。

功能特性

• 趋势性预测：采用离散灰色预测模型(DGM)对序列的整体趋势进行建模
• 线性特征建模：构建AR自回归模型捕捉序列的线性相关特性
• 智能组合预测：基于加权组合策略实现两种模型预测结果的最优融合
• 精度评估优化：提供多维度预测精度评估和模型参数优化功能
• 可视化分析：支持预测结果图形展示和误差对比分析

使用方法

数据输入

准备单变量时间序列数据（数值型向量），数据长度至少包含4个观测点，以满足DGM模型的基本要求。

参数设置

• 指定预测步长（未来预测期数）
• 可选设置权重系数、AR模型阶数等超参数

运行预测

执行主程序即可获得组合预测结果，系统将自动输出：

• 未来指定期数的组合预测值
• DGM和AR模型的独立预测结果
• 最优权重分配方案
• 精度评估指标（RMSE、MAPE等）
• 预测可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括数据预处理、离散灰色预测模型实现、自回归模型构建、组合权重优化计算、预测精度评估以及结果可视化展示。该文件通过模块化设计实现了完整的预测流程，用户只需准备数据并设置相应参数即可获得全面的预测分析结果。