GM(1，1)灰色预测

资 源 简 介

GM(1，1)灰色预测

详 情 说 明

GM(1,1)灰色预测是一种适用于小样本、不确定性数据的预测方法，特别适合处理信息不完整或贫乏的系统。它通过灰色微分方程建立模型，能够有效地对时间序列数据进行预测。

在MATLAB中实现GM(1,1)模型通常包括以下步骤：

数据累加：原始数据序列通过一次累加生成（1-AGO）转化为单调递增的新序列，以弱化随机性影响。 构建灰色微分方程：利用最小二乘法求解背景值和灰导数，建立预测模型。 求解模型参数：计算发展系数和灰色作用量，确定预测方程。 数据还原：通过累减运算（IAGO）得到预测值，还原为原始数据尺度。 误差检验：常用后验差比和小误差概率评估模型精度。

MATLAB的.m文件可直接调用这些计算步骤，用户只需输入原始数据即可输出预测结果。这种实现方式简洁高效，适合工程应用和科研分析，尤其适用于经济、环境等领域的趋势预测。