matlab灰度模型

资 源 简 介

matlab灰度模型

详 情 说 明

灰度预测模型是一种常用于小样本、贫信息系统的预测方法，特别适合数据量有限的时间序列预测场景。在Matlab中实现灰度模型主要基于GM(1,1)模型框架，其核心思想是通过累加生成新序列来弱化原始数据的随机性，建立微分方程进行预测。

典型实现流程包含四个关键步骤：首先对原始非负序列进行累加生成操作(1-AGO)，使离散数据呈现近似指数规律；其次通过紧邻均值生成序列，为微分方程建立提供中间变量；然后构建灰微分方程和白化方程，利用最小二乘法求解发展系数和灰色作用量；最后通过累减还原得到预测值，并进行后验差检验评估模型精度。

Matlab的优势在于矩阵运算和函数封装，可以简洁地实现累加生成、参数估计、预测值解算等过程。需要注意原始数据的光滑度检验，以及模型适用性判断（当发展系数绝对值较大时需谨慎使用）。该模型在电力负荷、经济指标等短期预测中表现良好，但长期预测可能存在累积误差。