多維灰色預測模型的一點改進

經過對灰色模型的長期研究，最近我發現了小小改良的地方，有效防止了灰色模型預測值出現大偏差或測試圖畸變，而且改進方法極為簡單。
之前我發表了關於多維灰色預測模型的心得，裡面闡述了幾個注意事項，然而，注意歸注意，我們無法避免灰色模型存在的一些硬傷，如實用性、精確率問題、出現負值問題、奇異性問題等。經過我多次研究和實驗，在演算法上做出了小小改良，具體如下：
改動一、y變為y+max(y)，預測和計算精確率時還原為G-max(y)。改動目的：使累加後的y1更接近直線，從而消除後續做最小二乘法及微分時消除原有的各種變異問題。改良效果：除了第二個預測值G[2]，其它預測值變異問題全解決，表現穩定。對於G[2]不準確的問題，我們作出如下改動二。
改動二、精確率計算忽略G[1,2]，原因，由演算法看出，G[1]等於y[1]，在相對精確率計算上無統計意義，G[2]在按灰色模型計算過程中理所當然是偏差最大的，是一個“犧牲品”，但它不影響全域性，更不影響我們的目標：下一個預測值。所以我把這兩個預測值忽略來獲取精確率，關於具體做法，我以後分享程式碼時大家便可以看到。
經過這樣改良後，灰色模型變為應用更廣泛，適應程度更高的一個預測模型，在某些方面可能超越機器學習，大家拭目以待，我也將把我的願望實現器程式改良為灰色模型為基礎演算法，相信更有一番作為。