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)模型是一种用于处理多因素复杂系统的预测方法，特别适用于数据量少、信息不完全的场景。该模型通过建立一阶微分方程来描述系统各因素间的关系。

模型的核心思路是将原始数据序列进行累加生成，弱化随机性并强化规律性。与单变量的GM(1,1)不同，GM(1,n)可以同时考虑n-1个相关因素的影响。模型构建过程主要包括数据预处理、微分方程建立、参数求解和预测值还原四个关键步骤。

在实际应用中，GM(1,n)模型需要先对原始数据进行级比检验，确保数据满足建模要求。然后通过最小二乘法求解模型参数，建立预测方程。最后通过累减运算得到最终预测结果。

这种模型在短期预测中表现良好，广泛应用于经济预测、环境评估、工程技术等领域。值得注意的是，随着预测期数的增加，模型精度会逐渐降低，因此更适合进行3-5期的中短期预测。