灰色預測法是壹種用於處理少量數據、數據質量較差或者缺乏歷史數據的預測方法。
它適用於壹些非線性、非平穩的系統，尤其在短期預測和趨勢分析方面有著廣泛的應用。灰色預測法作為壹種強大的數學建模工具，通過利用有限的信息，能夠在不完備的條件下進行準確的預測。它在許多領域都得到廣泛應用，並且隨著灰色系統理論的發展，它的應用前景將更加廣闊。
灰色預測法（Gray Forecasting Method）是壹種基於少量、不完全信息的數學建模方法，用於預測未來的發展趨勢。通過科學的方法分析事物的過去和現在，揭示出其中的發展規律，從而進行準確的預測。
灰色系統理論運用灰色數學處理不確定性量化問題，並充分利用已知信息，尋求系統運動規律。其獨特之處在於適用於處理信息匱乏的系統。
灰色生成是通過對原始數據進行特定要求的處理，揭示出數據背後的內在規律。常用的生成方法包括累加生成、累減均值生成和級比生成。
研究應用
美國科學家帕卡德和他的同事基於混沌和生物進化理論，借助計算機，致力於用圖形來描述金融市場的混沌現象。帕卡德認為，世界上有大量不同的隨機現象，他所研究的是大體只需幾個變量就能描述系統行為的壹種混沌現象。
他試圖建立壹種學習算法，對進化模型進行處理。而對於眾多的模型，帕卡德采用壹種稱為遺傳算法的方法處理數據。它用類似生物繁殖中突變和雜交現象的方法來改變模型。
這種方法的核心是，計算機不斷設定新的假設環境，從而使學習算法更具有適應性。認為壹個好的學習算法不僅能建立適應模型，它還能時刻觀測數據的變化。