灰色预测GM(1,1)方法步骤与MATLAB代码实现

最新推荐文章于 2024-12-29 01:30:00 发布

Dlemolve

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文章标签： matlab 算法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Dlemolve/article/details/140571258

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1. 前言

预测在日常生活和决策过程中扮演着关键角色，它能够帮助我们做出更明智的选择和规划未来的行动。通过预测，我们能够理解可能的发展趋势和潜在结果，从而在面对不确定性时减少风险，优化资源分配，提升效率，以及为未来做出更合适的准备。预测不仅仅是一种工具，更是决策过程中的重要参考，使我们能够更有自信地面对未知的挑战和机会。

在预测模型的选择上，现阶段常见的模型有神经网络模型、回归预测模型和灰色预测模型等。其中，灰色预测模型可以对较少数量的样本进行预测，且不需要考虑数据的分布规律和变化趋势。本文采用灰色预测 GM(1,1)模型进行预测，其思想是对原始数据累加生成数据序列，并通过微分函数建立预测模型，通过累加和均值序列求出原始数据在未来的变化情况。

GM(1,1)也是本蛆毕业论文所使用的预测方法，用来分析供应链风险的变化趋势。这个方法并不复杂，不然本蛆也不会写在论文里面。学不会也妹有关系，文末为您附上了MATLAB代码，换个数字就能直接使用，彻底解放大脑。

2.基础概念

2.1 定义

GM(1,1)是由邓聚龙(1987)首次提出的一种灰色预测模型，它可以有效处理具有指数增长或衰减趋势的时间序列数据。该模型通过对原始数据序列进行累加生成一次累加序列，并利用一次指数拟合对累加序列进行模型建立，从而预测原始序列的未来发展趋势。GM(1,1)模型广泛应用于各种领域的数据分析和预测，特别适用于短期数据和变化规律不明显的情况下的预测工作。