概述
1.灰色系统的定义：
灰色系统指既含有已知信息又含有未知信息的系统。
2.灰色预测模型的定义：
对灰色系统进行预测的模型。
灰色模型（Grey Model，简称GM模型）一般表达方式为GM（n,x）模型，其含义是：用n阶微分方程对x个变量建立模型。
3.灰色预测模型的目的：
通过把分散在时间轴上的离散数据看成一组连续变化的序列，采用累加和累减的方式，将灰色系统中的未知因素弱化，强化已知因素的影响程度，最后构建一个以时间为变量的连续微分方程，通过数学方法确定方程中的参数，从而实现预测目的。
4.灰色系统预测模型的特点：
无需大量数据样本，短期预测效果好，运算过程简单。
5.灰色系统预测模型的不足：
对非线性数据样本预测效果差。
常用的灰色系统预测模型主要有GM(1,1)和GM(1,n)，以下分别对这两种模型展开。
【1】.GM(1,1)模型及其matlab实现
- GM（1,1）模型的预测原理是：对某一数据序列用累加的方式生成一组趋势明显的新数据序列，按照新的数据序列的增长趋势建立模型进行预测，然后再用累减的方法进行逆向计算，恢复原始数据序列，进而得到预测结果。
- GM(1,1)建模过程：
(1) 设一组原始数据为
最后
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