等维灰色递补预测模型r代码

等维灰色预测模型是一种基于灰色系统理论的非线性时间序列预测方法。在R语言中，可以使用`greybox`包来进行等维灰色预测模型（GM(1,1)）的建模和分析。以下是简单的步骤：

1. 首先，需要安装`greybox`包，如果未安装，可以在R console运行：

install.packages("greybox")

2. 加载所需的包：

library(greybox)

3. 对于数据预处理，假设你的数据存储在dataframe `my_data`中，其中一列是时间序列（通常是第一列），可以按照以下方式进行数据转换：

# 数据清洗和格式化（通常需要对数据进行归一化）
my_data_ts <- ts(my_data[,1], start = c(years(start(my_data)), first.index(my_data[,1])), frequency = diff(c(years(start(my_data)), length.out = nrow(my_data))))

4. 使用`gls()`函数建立GM(1,1)模型，这里假设`my_data_ts`是时间序列变量：

model_gm11 <- gls(my_data_ts ~ 1, data.frame(), model = "ARIMA(0,1,1)", method="CSS", control=list(trace=FALSE))

5. 查看模型信息：

summary(model_gm11)

6. 进行预测：

forecast_values <- predict(model_gm11, n.ahead = n.ahead, type = "response") # n.ahead是你想要预测的步数