灰色系统：部分信息明确部分信息不明确
主要是用于关联分析和预测
信息不完全：
1.元素信息不完全
2.结构信息不完全
3.边界信息不完全
4.运行行为信息不完全

 以灰色模型（G，M）为核心

灰色关联分析法建模过程

通过评价数据——和参考数据列——就可以算出优劣
1.收集评价数据

2.确定参考数据列
放在第一列
是指标的最优值

3.对指标数据进行无量纲化

4，逐个计算每个被评价对象指标序列与参考序列对应元素的绝对差值

5.找出整个矩阵中的最小和最大

6.计算关联系数
（左上右上右下都是上面找出来的那个最大和最小）
（左下那个就是四算完里面对应的矩阵的值）

7.计算每个指标的关联系数的均值

8.如果各个指标在综合评价中起的作用不同，可以加权平均

预测

1.GM模型

GM（n，m）：用n阶微分方程对x个变量建立模型
方法：
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
缺点：
对非线性数据样本预测效果差

1）GM（1，1）

原理：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。
具体计算过程可用：

https://blog.csdn.net/viafcccy/article/details/86679239
https://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/77540011

和代码相对应的文章

https://zhuanlan.zhihu.com/p/161037242?ivk_sa=1024320u

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