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MATLAB实现的GM(1,1)灰色预测模型工具
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资 源 简 介
本项目提供完整的MATLAB版GM(1,1)灰色预测解决方案，包含数据累加生成、模型参数求解、精度检验和未来预测功能。适用于小样本数据预测场景，代码简洁高效，附带示例数据便于快速上手。
详 情 说 明
基于灰色系统理论的GM(1,1)预测模型MATLAB实现
项目介绍
本项目实现了灰色预测GM(1,1)模型的完整MATLAB解决方案。灰色系统理论适用于"小样本、贫信息"的不确定性问题，GM(1,1)模型作为灰色预测的核心模型，通过累加生成技术挖掘数据内在规律，建立微分方程进行趋势预测。本实现提供了从数据预处理、模型建立到精度检验的全流程功能，为短期预测问题提供有效工具。
功能特性
- 数据预处理：对原始非负序列进行累加生成，构造规律性更强的累加序列
- 模型建立：基于灰色微分方程，采用最小二乘法求解发展系数(a)和灰色作用量(b)
- 预测分析：支持单步预测和多步预测，可实现历史数据拟合和未来趋势预测
- 精度检验：提供后验差检验（C、P指标）、相对误差分析等模型验证功能
- 可视化展示：生成原始数据与预测结果的对比图表，直观展示预测效果
使用方法
- 准备数据：准备一维时间序列数据（行向量或列向量），建议至少包含4个观测点
[2.874, 3.278, 3.337, 3.390, 3.679]
- 运行预测：调用主函数并输入待预测数据
- 获取结果：程序将返回：
系统要求
- MATLAB R2016a或更高版本
- 需要MATLAB基础工具箱（无需额外工具包）
文件说明
主程序文件实现了灰色预测GM(1,1)模型的核心功能，包括数据预处理、参数估计、预测计算和结果可视化。该文件整合了累加生成算子处理、最小二乘参数估计、时间序列预测、模型精度评估以及图形化展示等完整预测流程，为用户提供一站式的灰色预测解决方案。
