第1章 绪论 1
1.1 灰色预测方法的产生与发展 1
1.2 国内外研究现状 2
第2章 灰色预测的基本理论 12
2.1 累加生成与累减还原 12
2.2 经典灰色预测模型 13
2.3 缓冲算子的基本概念 15
第3章 变权缓冲算子及其作用强度 20
3.1 变权弱化缓冲算子及其作用强度 20
3.2 变权强化缓冲算子及其作用强度 24
3.3 可变权重的确定方法 28
3.4 应用实例 30
第4章 幂缓冲算子及其性质 33
4.1 幂平均弱化缓冲算子及其性质 33
4.2 幂平均强化缓冲算子及其性质 41
4.3 幂缓冲算子的应用 49
第5章 灰色Verhulst模型的优化 54
5.1 灰色Verhulst模型 54
5.2 灰色Verhulst模型的特性分析 56
5.3 灰色Verhulst模型时间响应式的优化 60
5.4 灰色Verhulst模型背景值的优化 63
第6章 灰色非等间距Verhulst模型的优化 69
6.1 灰色非等间距Verhulst模型 69
6.2 灰色非等间距Verhulst模型的特性 70
6.3 灰色非等间距Verhulst模型时间响应式的优化 74
6.4 灰色非等间距Verhulst模型背景值的优化方法 77
第7章 GM（1,1）幂模型及其优化 83
7.1 GM（1,1）幂模型的定义与求解 83
7.2 GM（1,1）幂模型的病态性研究 87
7.3 GM（1,1）幂模型的优化 97
第8章 GM（1,1）幂模型的拓展 111
8.1 非等间距GM（1,1）幂模型 111
8.2 无偏GM（1,1）幂模型及其优化 115
8.3 GM（1,1）幂模型的其他形式 125
第9章 MGM（1,m）模型及其优化 134
9.1 MGM（1,m）模型 134
9.2 MGM（1,m）模型的特性 136
9.3 MGM（1,m）模型背景值的优化方法 144
第10章 非等间距MGM（1,m）建模及其优化 149
10.1 非等间距MGM（1,m）模型的建模机理 149
10.2 基于数乘变换的非等间距MGM（1,m）模型 156
10.3 非等间距MGM（1,m）模型背景值的优化方法 165
参考文献 169