1 绪论 1
1.1 灰色系统理论产生的背景 1
1.2 灰色预测系统及其建模对象拓展的三个阶段 3
1.3 本书主要研究内容、系统结构 6
1.4 本章小结 9
2 单序列灰色预测模型及其辅助建模软件 10
2.1 引言 10
2.2 GM（1,1）模型 11
2.3 DGM（1,1）模型 15
2.4 DGM（1,1）模型与GM（1,1）模型的关系 16
2.5 纯指数增长序列预测分析 18
2.6 灰色Verhulst模型 20
2.7 灰色建模软件简介 21
2.8 本章小结 29
3 区间灰数“核”及“灰度”计算方法拓展研究 30
3.1 研究内容概述 30
3.2 区间灰数与白化权函数的基本概念 31
3.3 区间灰数“核”的计算 32
3.4 区间灰数“灰度”的计算 38
3.5 本章小结 42
4 区间灰数序列的白化方法及其性质 43
4.1 引言 43
4.2 直接构建区间灰数预测模型所面临的问题 44
4.3 区间灰数序列的白化方法 46
4.4 三种区间灰数序列白化方法的对比 63
4.5 本章小结 63
5 白化权函数未知的区间灰数预测模型 65
5.1 研究内容概述 65
5.2 基于几何坐标法的区间灰数预测模型 65
5.3 基于信息分解法的区间灰数预测模型 73
5.4 基于灰色属性法区间灰数预测模型 77
5.5 本章小结 82
6 区间灰数预测模型的比较分析与优化 83
6.1 引言 83
6.2 区间灰数预测模型的误差检验方法 83
6.3 区间灰数预测模型综合模拟相对误差的比较分析 86
6.4 基于核和灰数层的区间灰数预测模型 89
6.5 本章小结 96
7 基于梯形白化权函数的区间灰数预测模型 97
7.1 引言 97
7.2 基于梯形白化权函数的区间灰数预测模型 97
7.3 模型应用举例 111
7.4 本章小结 117
8 区间灰数的Verhulst模型 118
8.1 研究内容概述 118
8.2 基于核和信息域的区间灰数Verhust模型 119
8.3 基于信息分解的区间灰数Verhulst模型 124
8.4 本章小结 133
9 离散灰数预测模型 134
9.1 标准离散灰数与灰单元格 134
9.2 元素取值可能性均等条件下的离散灰数预测模型 135
9.3 元素取值可能性不均等条件下的离散灰数预测模型 143
9.4 本章小结 149
10 灰色异构数据预测模型 151
10.1 引言 151
10.2 灰色异构数据的概念与灰度不减公理 153
10.3 灰色异构数据代数运算法则及性质 155
10.4 区间灰数序列中含一个实参数的灰色异构数据预测模型 157
10.5 多重灰色异构数据预测建模 171
10.6 灰色异构数据预测模型在灾害应急物资需求预测中的应用 173
10.7 本章小结 182
参考文献 183