灰色预测模型建立步骤

数据收集与处理
首先，收集与预测目标相关的原始数据。 对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值剔除和数据平滑。
模型识别
根据数据的特性，识别合适的灰色预测模型，如一阶灰色模型、二阶灰色模型或 GM(1,1) 模型。 确定模型的阶数和累积生成操作。
参数估计
利用灰色预测模型中的特殊运算，估计模型的参数。 这通常涉及计算微分方程或次生成规律等。
预测
使用估计的参数，预测未来数据值。 预测结果可以用图形化或表格形式表示。
模型验证与评价
将预测值与实际值进行比较，评估模型的准确性和预测能力。 使用误差指标，如均方根误差 (RMSE) 或相对误差 (RE)，来量化模型的表现。