灰色网络简单的GM(1,1)灰色预测函数

资 源 简 介

灰色网络简单的GM(1,1)灰色预测函数

详 情 说 明

GM(1,1)模型是灰色预测理论中最基础的预测方法，主要用于小样本、贫信息的不确定性系统建模。该模型通过累加生成方式弱化原始数据的随机性，建立微分方程进行预测。

模型核心思路分为三个步骤： 数据预处理：对原始非负时间序列数据进行一次累加生成，得到规律性更强的累加序列。 建立灰微分方程：基于累加序列构建一阶线性微分方程，通过最小二乘法求解发展系数和灰色作用量。 预测还原：将求解得到的方程进行累减还原，获得原始序列的预测值。

GM(1,1)模型特别适合具有指数增长特征的数据预测，且对数据量要求较低，通常4个以上数据点即可建模。在实际应用中需要注意模型精度检验，通常采用后验差检验方法评估预测可靠性。

该预测函数实现了完整的建模流程自动化，用户只需输入原始序列即可获得预测结果，内置了必要的参数计算和精度检验环节。对于短期预测场景，如设备故障预测、经济发展趋势分析等具有较好的实用价值。