灰色预测模型的误差范围是多少

灰色预测误差概率有四个等级：一级：0.95 二级：0.80 三级：0.70 四级：0.60 一般要用模型来预测的话，至少误差概率要在二级以上。

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c=0.69731 %相对误差 p=0.91667 %计算后验概率 预测精度为二级(0.35<c<0.5,0.80<p<=0.95)，预测值为:21.363

平均相对误差其实并没有硬性的规定多大以内可以用，多大以上不能用，它就是告诉你你的预测值准确程度，你可以翻翻相关的例子，看看的它们的平均相对误差是多大。不过你这个貌似有点大；c是S1/S2，叫均方差比值，就是行为序列的方差比残差的方差；p是小误差概率，算法有点类似概率论中的契诃夫不等式，这...

根据预测因子的数目可细分为一阶多元预测模型GM(1,N)和一阶一元预测模型GM(1,1),实际中应用的较多的是GM(1,1)模型,下文主要讨论GM(1,1)的建立及其应用。讨论灰色模型之前,我们需要构造序列算子来生成灰色序列。2.1 序列算子与灰色序列生成 灰色系统是通过对原始数据的挖掘、整理来寻求其变化规律的...

根据你提供的数据，从下图不难看出，用灰色模型来预测是不太合适的。分析你的数据流，我认为可以考虑用傅里叶级数，即 从拟合效果来看 是理想的。其拟合精度（相关系数）R²=0.96224

XY=[Y_k_1(1),Y] %预测值 CA=abs(XY-X0) ; %残差数列 Theta=CA %残差检验 绝对误差序列 XD_Theta= CA ./ X0 %残差检验 相对误差序列 AV=mean(CA); % 残差数列平均值 R_k=(min(Theta)+0.5*max(Theta))./(Theta+0.5*max(Theta)) ;% P=0.5 R=sum(R_k...

相对残差（误差） ，k=1，2，…，n 2）关联度检验——关联度检验即检验灰色模型值曲线与建模序列曲线的相似程度。3）后验差检验——后验差检验是对残差分布的统计特征进行检验，它由后验差比值C和小误差概率P 这两个指标共同检验。记原始数列S（0）（k）的方差为 ，残差数列q（k）中非零...

通过计算级比值，结果显示数据适合GM(1,1)模型构建，后验差比C值小于0.35，表明模型精度等级非常好。模型拟合和预测显示，拟合值与实际值的偏差符合预期。模型残差检验中，相对误差值和级比偏差值均在可接受范围内，表明模型拟合效果达到较高要求。灰色预测模型适用于少量数据情况，且仅适用于中短期预测。

它主要用于复杂系统某一主导因素特征值的拟合和预测,以揭示主导因素变化规律和未来发展变化态势。然而,在实践中发现,此模型的拟合或预测效果有时好,有时出现很大偏差,甚至完全失效。通过分析GM(1,1)模型的建模原理可以发现两个问题:(1) 灰色预测模型从本质上可认为是指数预测模型,因此其预测精度与被预测...

代表发展态势。据资料显示平均相对误差其实并没有硬性的规定多大以内可以用，多大以上不能用，它就是告诉你你的预测值准确程度。