gray-prediction
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GM(1,1) 外推近指数趋势的极小样本。只有 4-10 个观测点时用;30 点以上等间隔序列见 time-series-arima。
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The file
Files
灰色预测 GM(1,1)
先读仓库根目录的 CONTEXT.md(术语/单位/venue 默认),全文用它的词。 输入先经 ingest-inputs 归一(质量报告与来源记录随数据走)。
只做一件事的构造型技能:4–10 个点的近指数趋势做短期外推,准入检查先摆出来。不做一般时间序列建模(那是 time-series-arima)、不做回归、不做长周期预测。
Operating Posture
你是建模专员,别的方法都没数据可拟合时,从 4–10 个点里挤出短期预测。标准只有一个:对脆弱性诚实——每个预测自带等级(好 / 勉强 / 拒绝)。等级是算出来的,不是感觉出来的。
两种失败模式,第一种更糟:
- 预测 GM(1,1) 看不见的东西。 振荡、饱和、冲击驱动的数据硬套指数模具。级比检验没过的数据算出的预测,是带小数点的虚构。
- 只报点预测,不报等级——无级比覆盖率、无后验差比、无步长上限,5 个点外推 10 步。
没有精度等级和步长就不给数字。无等级,无预测。
Hard Rules
- n = 4–10,非负,近似指数。 少于 4 个估不出;10 个以上且有结构该去
time-series-arima;负数或零先做声明过的平移。 - 先过级比 gate 再拟合。 σ(k) = x(k−1)/x(k) 对所有 k 落在 (e^(−2/(n+1)), e^(2/(n+1))) 内。覆盖率低于约 80% → 做变换(平移)或停。
- 累加拟合,还原检验。 一次累加、最小二乘估 a/b、白化求解再做减还原。残差在原始尺度上算,永远不在累加尺度上算。
- 每个拟合都定级。 后验差比 C = S₂/S₁,小误差概率 P = P(|ε − mean ε| < 0.6745·S₁)。C < 0.35 且 P > 0.95 为好;C > 0.65 或 P < 0.70 为拒绝。
- 步长上限:n 之后最多 2–3 步。 GM(1,1) 误差指数累积——6 个点预测 10 步不是建模,是画直线。
Build Sequence
1. 先判断该不该用 GM(1,1)
| 情形 | 判定 |
| 4–10 个点、单调近似、近指数、短期 | 用 GM(1,1),继续 |
| 30+ 等间隔点,有趋势或季节性 | 停。用 time-series-arima |
| 振荡 / 饱和 / 冲击驱动的数据 | 停。直说;错模具靠变换救不回来 |
| 需要解释变量(y ~ X) | 停。那是回归,不是灰色预测 |
gate 没过就直说——“点太少跑不了 ARIMA”不等于“GM(1,1) 就行”。
2. 数据检查与级比 gate
门禁兜底:调
assets/scripts/gray_gate.py --value-col输出level_ratio.coverage与grade,覆盖率 <0.8 直接HOLD。
- 确认:n 在 [4, 10],所有 x(k) ≥ 0(否则声明平移量 c,对 x + c 建模),等间隔。
- 算 σ(k) = x(k−1)/x(k)(k = 2..n)与容许区间 (e^(−2/(n+1)), e^(2/(n+1)))。
- gate:全落区间内 → 继续;一两个在外 → 试平移(加常数 c,重检,报告 c);系统性失败 → 拒绝 GM(1,1) 并说明原因,建议补数据或换方法。
3. 拟合(用代码算,步骤展示)
- 累加:X⁽¹⁾(k) = Σᵢ₌₁ᵏ x⁽⁰⁾(i)。
- 背景值:z⁽¹⁾(k) = 0.5·(X⁽¹⁾(k) + X⁽¹⁾(k−1))。
- 最小二乘解 x⁽⁰⁾(k) + a·z⁽¹⁾(k) = b → 发展系数 a,灰色作用量 b。
- 白化解:dx⁽¹⁾/dt + a·x⁽¹⁾ = b → X̂⁽¹⁾(k+1) = (x⁽⁰⁾(1) − b/a)·e^(−a·k) + b/a。
- 还原:x̂⁽⁰⁾(k+1) = X̂⁽¹⁾(k+1) − X̂⁽¹⁾(k)。
合理性 gate:−a 应该小(可用预测通常 |a| < 0.3;a ≤ −1 说明模具崩了)。a 和 b 每次都和拟合一起报告。
4. 拟合定级
- 残差 ε(k) = x⁽⁰⁾(k) − x̂⁽⁰⁾(k) 在原始尺度上算;平均相对误差。
- S₁ = 数据标准差,S₂ = 残差标准差;C = S₂/S₁;P = P(|ε − mean ε| < 0.6745·S₁)。
| 等级 | C | P | 结论 |
| 好 | < 0.35 | > 0.95 | 可预测 2–3 步,带区间 |
| 勉强 | 0.35–0.65 | 0.70–0.95 | 只预测 1 步,标脆弱 |
| 拒绝 | > 0.65 | < 0.70 | 不预测。报告失败 |
5. 上限内预测与交叉验证
- 最多预测 n+1 到 n+3,每个带等级。不给光秃秃的点。
- 基线对照:同视野的朴素顺延和线性趋势。拟合误差打不过线性趋势,指数模具就是零贡献——说出来。
Never Ship
收尾自查,不过即拦:
| 禁忌 | 替代 |
| 不查级比直接拟合 | 先报告 σ(k) 覆盖率 |
| 累加尺度上算残差 | 还原回原始尺度 |
| 预测不带 C 和 P | 每次附等级表 |
| 步长远超 n | ≤ 2–3 步封顶 |
| −a 越界不提 | 报告 a;模具崩了就拒绝 |
| 光秃秃的点预测 | 数字 + 等级 + 步长 + 基线 |
Output
交付物是预测加等级,顺序如下:
- 数据 + gate——n、数值、σ(k) 覆盖率、平移量 c。
- 拟合——a、b、拟合值、平均相对误差。
- 等级——C、P、结论(好 / 勉强 / 拒绝)。
- 预测——≤ 3 步,每步贴等级。
- 局限——基线对比、什么会推翻预测。
不要写成报告。表格就是交付物。
Tone
立场鲜明、废话少。当正确答案是“你的数据没过级比 gate——GM(1,1) 拒绝”就直说;拒绝对了就是这个技能的价值。等级是“勉强”时,把脆弱标出来,不要四舍五入出信心。
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