Modelo de predicción de GM gris

El modelo de predicción gris puede predecir eficazmente muy pocas (por ejemplo, solo cuatro) secuencias de datos, con baja integridad y confiabilidad de los datos. Utiliza ecuaciones diferenciales para explorar completamente la esencia de los datos, requiere menos información para el modelado, tiene alta precisión, es fácil de operar y probar y no necesita considerar patrones de distribución ni tendencias cambiantes. El modelo de pronóstico gris generalmente solo es adecuado para pronósticos a corto plazo y pronósticos de crecimiento exponencial, como población, número de vuelos, pronóstico de consumo de agua, pronóstico de producción industrial, etc.

Existen muchos modelos de predicción de grises, entre los cuales el modelo GM(1,1) es el más utilizado. El número 1 representa el primer diferencial y el segundo número 1 representa solo la serie de datos 1.

Al construir un modelo, generalmente incluye los siguientes pasos:

El primer paso: prueba de proporción de etapa;

El propósito de este paso es si los datos La secuencia tiene patrones apropiados de sexo, si se puede obtener un modelo satisfactorio. Este paso es sólo una prueba preliminar y tiene relativamente poca importancia. Proporción de calificaciones = valor del último período? /?Valor actual. Generalmente, la proporción de membresía está entre (e (-2/(n+1)) y e (2/n+1)), donde e es el valor del logaritmo natural y n es el tamaño de la muestra del análisis, lo que indica que Es posible obtener un modelo satisfactorio, pero no del todo.

Paso 2: Prueba de relación de diferencia posterior;

Una vez establecido el modelo, se obtendrá la relación de diferencia posterior c, que es la varianza residual/varianza de los datos, para medir; el ajuste del modelo Para una precisión general, cuanto menor sea el valor C, mejor, generalmente inferior a 0,65.

El tercer paso: ajuste y predicción del modelo;

Una vez establecido el modelo, se obtienen el valor de ajuste del modelo y el último valor predicho para 12 períodos (SPSSAU proporciona el último valor predicho por 12 períodos por defecto) ).

Paso 4: Pruebas residuales del modelo.

La prueba residual del modelo adopta el método de comparación múltiple post hoc. Verifique principalmente el valor de error relativo y el valor de desviación de la relación de grados. Valor de error relativo = valor absoluto del valor residual/valor original. Cuanto menor sea el valor del error relativo, mejor. En términos generales, por debajo del 20% significa un buen ajuste. El valor de desviación de la relación de etapa también se utiliza para medir la desviación entre la situación de montaje y la situación real. Normalmente, este valor es inferior a 0,2.

Operación SPSSAU:

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