什么是灰色模型,如果系统具有分层，结构关系，则动态变化的随机性，指标数据的不完整或不确定性称为灰度。灰色系统称为灰色系统。在灰色系统理论中，原始数据序列用于生成灰色系统行为在生成变换后生成，用于描述灰色模型，称为灰色模型，称为GM.model。
灰色模型的基本思想,基本思维是使用原始数据形成原始序列（0），并生成序列（1），这可以削弱原始数据的随机性，这提出了更明显的特征法。在生成变换序列（1）之后建立GM模型的模型以建立微分方程类型。GM（1,1）模型表示1阶的微分方程模型，1变量。在GM（1,1）模型组中，代谢模型是理想的模型。这是因为任何灰色系统都处于开发过程中。随着时间的推移，将在系统中存在一些直接的干扰和驱动因素，使系统的发展将继续受到影响。通过GM（1,1）模型预测，在原始数据（0）（n）之后仅1到2个数据，即，预测时刻的进一步预测，削弱了预测时间的含义[3]。代谢GM（1,1）模型的基本思想是更接近的数据，未来的难题越大行为。换句话说，在不断补充新信息的同时，旧信息不大，使得建模序列更加动态地反映系统的最新特征，其实际上是动态预测模型。
数学建模中灰色模型主要用来解决怎样的问题,灰色系统用于解决预测问题，这是未来未知数据已知的部分。
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