灰色预测GM

资 源 简 介

灰色预测GM

详 情 说 明

灰色预测是一种针对少量数据、不确定性系统的有效预测方法，其核心模型GM(1,1)通过一阶微分方程和累加生成技术挖掘数据规律。在MATLAB中实现该模型通常包含以下关键步骤：

首先需对原始非负时间序列数据进行一次累加生成（1-AGO），弱化随机性并凸显趋势。随后构建灰微分方程和白化方程，通过最小二乘法求解发展系数与灰色作用量。MATLAB的矩阵运算能力可高效完成参数估计，最终通过累减还原得到预测值。

实现时需注意数据检验（级比检验等），且GM(1,1)更适合具有指数特征的单调序列。对于波动较大的数据集，可考虑引入残差修正或结合其他优化算法改进模型精度。该模型在短期预测中优势显著，常用于能源需求、设备退化等领域的趋势分析。