灰色系统GM（1，n）模型的源代码

资 源 简 介

灰色系统GM（1，n）模型的源代码

详 情 说 明

灰色系统GM(1,n)模型是一种用于多变量系统预测的有效工具，尤其适用于数据量少、信息不完全的场景。该模型通过累加生成技术弱化原始数据的随机性，同时引入多因素协同作用的动态微分方程，比单变量GM(1,1)模型更贴近实际系统。

模型核心实现步骤可分为三部分：首先对原始数据序列进行一阶累加生成（1-AGO），构建规律性更强的序列；其次建立包含n-1个相关变量的灰微分方程，通过最小二乘法求解方程参数；最后通过累减还原得到预测值。

相比传统回归方法，GM(1,n)的优势在于：1）对数据分布无严格要求；2）能捕捉因素间非线性关系；3）短期预测精度较高。典型应用场景包括经济指标关联分析、环境系统演变预测等。需注意建模时应保证因素变量与系统主行为具备逻辑关联性，且样本量不宜过少。