首先,“灰色”这个词在这里不是指颜色,而是形容一种信息状态,介于黑(信息全无)和白(信息全有)之间。咱们有时候对一些事情知道一点儿,但又说不上很清楚,这就有点“灰色”的感觉。
灰色预测模型是一种特别设计来解决数据信息不全的情况下的预测问题的算法。这个模型的出现,主要是为了帮助我们在只有少量数据或者数据不够可靠的时候也能做出比较合理的预测。比方说,当我们手头的历史信息不够完整,或者数据太少,用常规的统计方法就不太行的时候,灰色预测模型就能发挥作用。
这个模型的做法是,它会先对我们拿到手的原始数据进行一番处理,比如做一些插值或者推算,以此来猜测未来可能会出现的走势。模型会根据数据的走势是上升还是下降,分成两种不同的类型,然后用不同的计算方式去预测。
举个例子,GM(1,1)模型就是专门用来预测那些呈现上升趋势的数据序列的。它通过一些数学上的处理,比如累加和简化计算,来估算这种趋势会如何延续。而GM(2,1)模型则是用来看那些下降趋势的数据,它的处理方法跟GM(1,1)有点像,但是会多一个步骤,它不仅仅进行一次加总处理,还会对加总过的数据进行再一次的处理。这样就可以应对那些变化更加复杂的数据序列。
灰色预测模型用起来简单方便,而且很灵活,所以在经济分析、环境预测、物流规划这些领域都很受欢迎。它对于短期内的预测和那些不太规则的数据处理特别有用。不过,如果我们要预测的是很长远的未来,或者要分析长期的趋势,这个模型就可能不太适用了。
虽然灰色预测模型很有用,但因为它属于一种灰箱模型,也就是说它的内部工作原理不是完全透明的,所一般比赛期间不优先使用。