VB实现：灰色模型GM(1,1)与线性回归预测

"该资源是一个基于Visual Basic (VB)的程序，用于实现灰色模型预测（GM(1,1)）和线性回归预测。灰色模型是一种处理不完全信息系统的预测方法，而线性回归是统计学中常见的一种预测技术。通过在VB环境中创建工程，并添加模块及命令按钮，用户可以输入数据进行预测分析。" 在VB程序中，有两个主要的命令按钮，分别对应灰色模型预测和线性回归预测功能。在Command1_Click事件中，调用了`GM1_1_PredictData`函数来执行灰色模型预测。灰色模型GM(1,1)是一种一阶单变量的灰色系统模型，它通过对原始数据进行一次累加生成序列，然后建立微分方程来预测未来趋势。 在Command2_Click事件中，调用了`Linear_Regression_PredictX1&X2&X3&Y`函数来进行线性回归预测。线性回归分为一元和多元，这里的示例涉及到了多元线性回归，通过多个自变量（X1, X2, X3）预测因变量（Y）。需要注意的是，输入的数据需要以字符串形式提供，并在每个数值之间用逗号分隔，最后一行的数值后面不需要分号。 在模块代码中，定义了几个辅助子程序，如`Calculate_1_AGO`用于进行一次累加生成操作，这是构建灰色模型的第一步；`Calculate_Matrix_B`用于计算数据矩阵B，这在灰色模型的微分方程构建中起到关键作用；`Calculate_Matrix_YN`则用于计算数据矩阵Y，这是进行线性回归分析时需要用到的数据结构。 这个VB程序提供了一个直观的界面，让用户能够方便地应用灰色模型和线性回归模型进行预测分析。用户只需输入相应的数据，程序会自动完成预测模型的构建和结果计算，这对于数据分析和预测任务来说非常实用。