灰色系统与SVR结合的预测模型：提升广东省工业生产指数预测精度

本文主要探讨了基于灰色系统的支持向量回归预测方法，针对时间序列数据的特性，如信息不足、高噪声和非线性，提出了一种新颖的预测策略。首先，文章利用含边值修正的灰色模型来处理这些复杂性，这种模型能够有效地处理部分信息的缺失问题，尽管可能存在一定的预测误差。然而，作者指出单纯依赖灰色模型可能会导致残差序列失真，影响预测精度。 为解决这一问题，作者引入了支持向量回归（SVR）技术，通过构建自适应的动态惩罚参数C，替代传统的固定参数，以提高模型的准确性。这使得模型能够更好地适应数据的非线性特性，减少过度拟合的可能性。同时，通过设计算法动态调整ε值，实现了平滑过度调节，进一步优化了预测性能。 实验以广东省工业生产指数为例，结果显示，这种复合的灰色支持向量回归模型相较于传统的单一模型，表现出了更为理想的预测效果。这种方法综合了灰色理论的稳健性和SVR的适应性，对于处理具有挑战性的部分信息时间序列数据具有显著优势。 关键词：灰色模型、边值条件、支持向量回归、自适用动态参数、平滑过度调节。这篇文章提供了一种创新的预测方法，对于提高时间序列数据预测的精度和鲁棒性具有重要的理论价值和实际应用意义。通过这种结合，研究人员可以更好地应对现实世界中复杂的经济预测问题，特别是在数据质量不高的情况下。