残差校验
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基于光滑优化的改进型灰色模型预测系统
本系统旨在解决传统灰色模型GM(1,1)在面对波动性较大或光滑度较低的原始数据时预测精度受限的问题。 系统首先通过特定的数学变换（如对数变换、平方根变换或平移变换）对原始离散数列进行光滑度预处理，通过增加序列的指数增长趋势并抑制随机扰动，显著提高序列的光滑度，使其更符合灰色建模的准指数规律要求。 在预处理之后，系统执行一次累加生成过程（1-AGO）以进一步弱化数据的随机性并呈现规律性。 随后，利用最小二乘法对白化微分方程的模型参数进行高精度辨识，并据此构建响应函数进行预测。 在得到预测值后，系统会自动执行
