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经过对灰色模型的长期研究，最近我发现了小小改良的地方，有效防止了灰色模型预测值出现大偏差或测试图畸变，而且改进方法极为简单。 之前我发表了关于多维灰色预测模型的心得，里面阐述了几个注意事项，然而，注意归注意，我们无法避免灰色模型存在的一些硬伤，如实用性、精确率问题、出现负值问题、奇异性问题等。经过我多次研究和实验，在算法上做出了小小改良，具体如下： 改动一、y变为y+max(y)，预测和计算精确率时还原为G-max(y)。改动目的：使累加后的y1更接近直线，从而消除后续做最小二乘法及微分时消除原有的各种变异问题。改良效果：除了第二个预测值G[2]，其它预测值变异问题全解决，表现稳定。对于G[2]不准确的问题，我们作出如下改动二。 改动二、精确率计算忽略G[1,2]，原因，由算法看出，G[1]等于y[1]，在相对精确率计算上无统计意义，G[2]在按灰色模型计算过程中理所当然是偏差最大的，是一个“牺牲品”，但它不影响全局，更不影响我们的目标：下一个预测值。所以我把这两个预测值忽略来获取精确率，关于具体做法，我以后分享代码时大家便可以看到。 经过这样改良后，灰色模型变为应用更广泛，适应程度更高的一个预测模型，在某些方面可能超越机器学习，大家拭目以待，我也将把我的愿望实现器程序改良为灰色模型为基础算法，相信更有一番作为。
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