改进的GM（1，1）程序,灰色预测改进

资 源 简 介

改进的GM（1，1）程序,灰色预测改进

详 情 说 明

灰色预测模型GM(1,1)是一种广泛应用于时间序列预测的经典方法，尤其适用于小样本、贫信息的不确定性系统问题。改进后的GM(1,1)模型在传统方法的基础上引入了等维新息处理机制，显著提升了预测精度和适应性。

传统GM(1,1)模型仅基于历史数据的累加生成序列进行建模，而改进方案通过"弃旧纳新"原则动态更新数据窗口，即保留最新数据而剔除陈旧信息，从而更贴合系统当前状态。这种机制特别适合处理具有趋势性、时效性强的数据，如经济指标、设备退化等场景。

等维新息处理的核心在于始终保持建模样本的时效性和代表性，其实现通常包含两个关键步骤：首先设定滑动窗口大小，确保每次预测仅基于最近的N个数据点；其次在每次预测迭代时，用新观测值替换窗口中最旧的数据，形成动态更新的数据序列。这种方法有效缓解了传统模型因数据老化导致的预测偏差问题。

改进后的GM(1,1)模型不仅继承了原方法对小样本需求低、计算效率高的优势，还通过实时数据更新显著增强了模型对系统变化的响应能力，为工程预测、管理决策等领域提供了更可靠的分析工具。