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灰色预测和ARIMA模型是常用的时间序列预测方法，用于对含有不确定因素的系统进行预测。灰色预测通过关联分析和生成处理，建立微分方程模型来预测未来发展趋势。ARIMA模型则基于自回归移动平均模型进行预测
灰色预测模型的MATLAB程序直接下载运行即可-灰色模型.rar一些关于灰色预测模型的资料和我自己编的一个小程序
几种灰色预测序列:简单的gm11verhust(gm(2,1))新陈代谢gm11残差gm11
针对振荡幅度大的小样本振荡序列预测问题, 构建灰色区间预测模型. 首先对原始序列的上下界序列直接建立非等间隔GM(1,1)模型, 得到取值包络带的上下包络曲线以描述系统发展的边界; 然后给出原始序列区
灰色预测，非常有用且简单的方法，容易掌握，本文章给出一种不等时距的模型。
压缩包内含有main.exe, 该程序可实现如下一些功能: 灰序列生成, 灰色关联分析, 灰色聚类分析, 灰色预测, 灰色决策分析等.
灰 色 预 测 模 型 GM （1，1）
灰色理论认为系统的行为现象尽管是朦胧的，数据是复杂的，但它毕竟是有序的，是有整体功能的。灰数的生成，就是从杂乱中寻找出规律。同时，灰色理论建立的是生成数据模型，不是原始数据模型，因此，灰色预测的数据是
GM(1,1)灰色预测模型的m文件源代码
针对向量型数据，运用MATLAB建立灰色预测模型，进行预测，打开即可使用
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