GM(1,1)灰色模型源代码示例与预测精度评估

本资源是一份关于GM(1,1)灰色模拟的程序附件，这是一种基于灰色系统理论的预测模型，常用于时间序列数据分析和预测。在提供的源代码中，主要关注以下几个关键知识点： 1. 输入与变量定义： - `IIi` 是预测点，即需要预测的时间序列中的特定位置。 - `x` 是输入的原始数据，一个包含多个观察值的一维数组，例如经济增长率或产品质量数据。 - `X0X` 为预测值，针对给定的预测点 `IIi` 计算得出的预测结果。 - `Q0Q` 是预测精度，评估模型对预测结果的可靠程度。 - `PPC` 包含预测精度 `pp` 和后验误差比 `C`，用于评估模型性能等级。 - `pddstr` 可能是预测描述字符串，用来直观地展示模型状态。 - `AUA`、`XEG`、`XIi` 分别是辅助矩阵、误差向量和实际值序列。 2. 数据处理步骤： - 构建X1生成数列：通过累加前一项来创建一个新的序列，用于后续模型的计算。 - 构造数据距阵B和数据向量Yn：B矩阵包含的是时间序列的差分值，Yn是对应的实际观测值。 - 参数估计：通过计算矩阵乘法和逆矩阵，求得模型参数 `a` 和 `u`，这是GM(1,1)模型的核心参数。 3. 模型评估标准： - 预测精度 `pp` 和后验误差比 `C` 用于划分模型性能等级，如1级（好）、2级（合格）、3级（勉强合格）和4级（不合格），具体标准如： - `pp > 0.95` 或 `C < 0.35` 为1级 - `pp > 0.80` 或 `C < 0.50` 为2级 - `pp > 0.70` 或 `C < 0.65` 为3级 - `pp <= 0.70` 或 `C >= 0.65` 为4级 4. 函数调用示例： 提供了两个数据集 `x` 和 `IIi` 的示例，展示了如何调用 `GM11` 函数来获取预测值、精度和性能评估。 这份源代码是实现GM(1,1)灰色模拟预测的工具，通过一系列数学运算来处理数据并根据预设的评估标准给出预测性能反馈，对于需要进行时间序列预测分析的用户来说，这是一个实用且具有参考价值的资源。