文档介绍：灰色关系剖析法
根据因素之间发展趋势的相像或相异程度，亦即“灰色关系度”，来权衡因素间关系程度。灰色关系剖析法的基本思想是根据序列曲线几何形状的相像程度来判断其联系是否紧密。
根据评论目确实定评论指标体系，
为了评论×××系最为紧密的
i
是...【j代表的指标】。
[注]常用的无量纲化方法有均值化法(见公式())、初值化法(见公式())和标准化变换(见公式())等．或采用内插法使各指标数据取值范围（或数量级）相同．
(k)
1
xi'(k)
xi
m
'
()
(k)
mk1
xi
x
'
(k)
i(k)
i
()
'
x
xi
(k)
xx
()
s
灰色系统预测模型GM(1,1)
使用条件
数据量不少于4个（大数据、小数据都可精确预测）
灰色预测合用于原始数据非负的，拥有较强指数规律的序列。
(1,1)发展系数a与级比(0)k有：
a的可容区间为(2,2)
，(1,1)能够用作中长久预测；
，(1,1)可用作短期预测中长久慎用；，(1,1)作短期预测慎用；
当

a1时，用残差修正
(1,1)
模型；
当
a
1时，不宜采用
(1,1)
模型。
(0)
k的可容区间为(e
2,e2)=(,)
建模步骤
设原有数据序列x
(0)
(1),x
(0)
(2)......x
(0)
(n)，它们知足
(0)
x(k)0,k1,2...n。
[注意剔除异样数据；如原始数据不是非负时作平移变换，令
(0)+( )=(0)( )+]。
求级比，并作建模可行性剖析根据级比公式
(0)
(k)
x
(k1)
x
(0)
(k)
，
求得=((0),(1),(
))=(
)
2
2
)时，(0)可用作
当对所有的k有
(k)(en1,en+1
(1,1)建模。
[否则对数据再做一定的平移变换使生成数列的级比知足条件。]
数据办理
(0)(1)
对x(k)序列做一次累加生成x(k)序列，以弱化原始序列的随机性和波动性。
(1)
k
(0)
x
(k)
x
(m),k1,2...n
即
(0)
(1)
(1)
m1
，那么有x
(k)=x(k
1)-x(k)。
对x(0)(k)
序列做紧邻均值生成
z(1)(k)序列
(1)
(1)
(1)
1),k2,3...n。
即