利用GM（2,1）模型进行预测

资 源 简 介

利用GM（2,1）模型进行预测

详 情 说 明

GM(2,1)模型是一种基于灰色系统理论的预测方法，适用于数据量少且信息不完整的情况。该模型通过累加生成和微分方程构建，能够有效处理非平稳时间序列数据。

模型核心思想是通过数据累加来弱化随机性，揭示数据内在规律。与GM(1,1)单变量一阶模型不同，GM(2,1)是二阶模型，能更好反映数据的动态变化趋势。

典型应用包括经济指标预测、设备故障预警等场景，特别适合小样本、贫信息的预测问题。使用时需注意原始数据需满足非负性，且预测精度会随数据波动增大而降低。

南京航空航天大学灰色系统研究所开发的这个实现版本，提供了完整的建模流程，包含数据预处理、参数估计和预测结果生成等功能模块。