灰色预测模型GM（1-N）

资 源 简 介

灰色预测模型GM（1-N）

详 情 说 明

灰色预测模型GM(1-N)是一种基于少量数据进行多因素分析的预测方法，特别适用于数据量少、信息不完全的系统建模。与单变量GM(1,1)模型不同，GM(1-N)能够同时考虑多个影响因素。

该模型的核心思想是通过对原始数据进行累加生成处理，弱化随机性、增强规律性，然后建立一阶微分方程来描述系统发展态势。在进行预测时，用户只需调整T值即可指定预测步长：设为0表示不预测未来数据，设为2则表示预测未来两个时间点的数值。

实际应用时需要注意，输入数据应为等间距时间序列，通常需要先对原始数据进行预处理，消除量纲差异。模型对因变量和多个自变量的交互关系进行建模，能够反映各因素对主变量的影响程度。

这种方法的优势在于所需数据量少、计算简便，适合短期预测场景，但预测精度会随着预测时间的延长而降低。典型应用场景包括经济指标预测、电力负荷预测等小样本、多因素的系统分析。