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灰色模型预测法 gray model forecasting method
基于灰色系统理论的一种预测方法。在任何系统中，局部的瞬时状态常显示出随机变化的特征。将所研究系统的过程看作一定范围内与时间有关的灰色过程(即认为行为现象是朦胧的，数据是杂乱的)，而将随机变量看作一定范围内变化的灰色量。对于灰色量不是寻找统计规律，而是通过大样本进行研究，将规律较差的数据用数据生成的方法(也就是灰数的生成与还原)整理成规律较强的数据再行研究。 GM(1，N)为灰色模型，括号中1表示模型是一阶的，行为参数随时间作一阶变化，括号中N表示模型中含有N个行为参数，GM(1，1)即为含一个参数的一阶灰色模型。构造方程时，数据原始序列先生成累加生成量(生成量)和累减生成量(还原量)，建立GM(1，1)的微分方程模型，其离散形式为： x(0)(k+1)+ax(1)(k+1)＝u(k＝1，2，…n—1) 式中，x(0)即原始序列；x(1)表示一次累加生成序列，a和u为辨识参数。
——摘自《安全工程大辞典》（化学工业出版社，1995年11月出版）
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