灰色预测模型预测相关度

灰色预测是就灰色系统所做的预测。 灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。

最常用的灰色预测模型是GM（1，1）模型，但 GM（1，1）模型仅适用于具有较强指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而对于非单调的摆动发展序列或具有饱和状态的“S”形序列，可以考虑建立GM（2，1）模型、DGM模型、Verhulst模型等[200]。

1、不需要大量样本。 2、样本不需要有规律性分布。 3、计算工作量小。 4、定量分析结果与定性分析结果不会不一致。 5、可用于Recent、短期、中长期预测。 6、灰色预测准确度高。 1981年，中国控制论专家邓巨龙教授首次提出灰色系统的概念。 后来，他出版了许多关于灰色系统的论文和专著，建立了灰色系统理论。