前言

1 绪论

 1.1 灰色系统理论产生的背景

 1.2 灰色预测系统及其建模对象拓展的三个阶段

 1.3 本书主要研究内容、系统结构

 1.4 本章小结

2 单序列灰色预测模型及其辅助建模软件

 2.1 引言

 2.2 GM(1，1)模型

 2.3 DGM(1，1)模型

 2.4 DGM(1，1)模型与GM(1，1)模型的关系

 2.5 纯指数增长序列预测分析

 2.6 灰色Verhulst模型

 2.7 灰色建模软件简介

 2.8 本章小结

3 区间灰数“核”及“灰度”计算方法拓展研究

 3.1 研究内容概述

 3.2 区间灰数与白化权函数的基本概念

 3.3 区间灰数“核”的计算

 3.4 区间灰数“灰度”的计算

 3.5 本章小结

4 区间灰数序列的白化方法及其性质

 4.1 引言

 4.2 直接构建区间灰数预测模型所面临的问题

 4.3 区间灰数序列的白化方法

 4.4 三种区间灰数序列白化方法的对比

 4.5 本章小结

5 白化权函数未知的区间灰数预测模型

 5.1 研究内容概述

 5.2 基于几何坐标法的区间灰数预测模型

 5.3 基于信息分解法的区间灰数预测模型

 5.4 基于灰色属性法区间灰数预测模型

 5.5 本章小结

6 区间灰数预测模型的比较分析与优化

 6.1 引言

 6.2 区间灰数预测模型的误差检验方法

 6.3 区间灰数预测模型综合模拟相对误差的比较分析

 6.4 基于核和灰数层的区间灰数预测模型

 6.5 本章小结

7 基于梯形白化权函数的区间灰数预测模型

 7.1 引言

 7.2 基于梯形白化权函数的区间灰数预测模型

 7.3 模型应用举例

 7.4 本章小结

8 区间灰数的Verhulst模型

 8.1 研究内容概述

 8.2 基于核和信息域的区间灰数Vet’hulst模型

 8.3 基于信息分解的区间灰数Verhulst模型

 8.4 本章小结

9 离散灰数预测模型

 9.1 标准离散灰数与灰单元格

 9.2 元素取值可能性均等条件下的离散灰数预测模型

 9.3 元素取值可能性不均等条件下的离散灰数预测模型

 9.4 本章小结

10 灰色异构数据预测模型

 10.1 引言

 10.2 灰色异构数据的概念与灰度不减公理

 10.3 灰色异构数据代数运算法则及性质

 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

 10.5 多重灰色异构数据预测建模

 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

 10.7 本章小结

参考文献

灰色系统理论是研究和解决“小样本”“贫信息”不确定性问题的新方法。曾波、孟伟、王正新编写的《灰色预测系统建模对象拓展研究》主要研究灰色预测系统建模对象的拓展方法，以及在此基础上的灰色预测模型构建方法。根据区间灰数的几何特征、信息特征与属性特征，提出区间灰数序列白化处理的三种方法，构建面向区间灰数序列、离散灰数序列、灰色异构时序数据的多种灰色系统预测模型。本书中灰色异构数据建模为作者首次提出。

《灰色预测系统建模对象拓展研究》可作为高等院校理工农医及经管类高年级本科生和研究生教材，也可供政府机关、科研机构及企事业单位科技工作者、管理干部等有关人员参考。

《灰色预测系统建模对象拓展研究》在作者曾波、孟伟、王正新著作《面向特殊序列的灰色预测建模方法》(重庆大学出版社，2011年)的基础上，系统研究区间灰数序列的白化处理方法，并多角度地研究区间灰数预测模型的建模方法，构建面向区间灰数序列的Verhulst模型及灰色异构时序数据预测模型。本书的研究内容对拓展灰色预测建模系统的适用范围，促进灰色系统基础理论的研究，丰富与完善灰色系统理论体系，促进灰色理论与实际问题的有效融合，均具有一定的价值。

全书由曾波总体策划、主要执笔和统一定稿，其中第1、4、8、9、10章由曾波与王正新执笔，第2、3、6章由孟伟执笔；第5、7章由曾波与孟伟合作撰写。