数学建模学习（47）：灰色预测模型案例一（代码模板+模型建立）

一、问题

预测问题我们几乎已经见了很多了，很多比赛都会遇到预测，因此我们必须掌握它！
本案例你只需要会改数据就行，不用花时间理解每一行代码意思。
举个例子如下：（借鉴）

二、建模

1. 看到数据后先画时间序列图并简单的分析下趋势
2. 将数据分为训练组和试验组，尝试使用不同的模型对训练组进行建模，并利用试验组的数据判断哪种模型的预测效果最好
3. 选择上一步骤中得到的预测误差最小的那个模型，并利用全部数据来重新建模，并对未来的数据进行预测。（比如我们可以使用SSE这个指标来挑选模型，常见的模型有指数平滑、ARIMA、灰色预测、神经网络等）
4. 画出预测后的数据和原来数据的时序图，看看预测的未来趋势是否合理
5. 选择上一步骤中得到的预测误差最小的那个模型，并利用全部数据来重新建模，并对未来的数据进行预测
6. 画出预测后的数据和原来数据的时序图，看看预测的未来趋势是否合理

GM(1,1)模型代码讲解：

1. 画出原始数据的时间序列图，并判断原始数据中是否有负数或期数是否低于4期，如果是的话则报错，否则执行下一步；
2. 对一次累加后的数据进行