數列預測_中文百科全書

數列預測是根據系統行為變數的歷史觀測數據，建立適宜的數學模型對其未來取值進行預測的方法。灰色預測模型基於序列運算元的作用，挖掘貧信息數據序列隱含的規律，在數據較少的情形下得到有價值的預測結果。

常用的貧信息數列預測模型主要有均值GM（1,1）模型、離散灰色模型、原始差分模型、均值差分模型、分數階預測模型和自記憶模型等。