1. 研究目的与意义
#8220;凡事预则立，不预则废#8221;，预测是决策的基础。
各种事物都存在着过去、现在、未来，这些过程反映着事物的规律性变化。
所谓预测，就是人们在观察和分析客观事物发展过程的历史和现状的基础上，通过对客观事物发展过程的认识，进而推断其未来的状况的过程。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：灰色系统理论认为对既含有已知信息又含有未知或非确定信息的系统进行预测，尽管在灰色过程中所显示的现象是随机的、杂乱无章的，但毕竟是有序的、有界的，因此这一数据集合具备潜在的规律，灰色预测就是利用这种规律建立灰色模型对灰色系统进行预测。
本文的研究内容是灰色预测模型基于江苏省GDP的预测分析。
拟解决的关键问题：灰色预测模型的建立、参数的求解、预测公式的建立、预测模型的检验、对江苏省GDP发展的分析写作提纲摘要第一章：绪论1.1研究意义和目的1.2本文采用的预测方法 1.2.1灰色预测模型 1.2.2 GM(1,1)模型1.3本文工作和研究思路第二章：灰色理论基础2.1灰色系统理论产生的科学背景与发展动态2.2灰色系统的基本概念2.3灰色系统基本原理与主要内容2.4灰色预测模型2.5 GM（1，1）模型第三章：灰色预测模型预测江苏省GDP3.1江苏省GDP发展综述3.2江苏省GDP预测发展的模型对比研究 3.2.1灰色模型检验及其预测3.3比较分析与结论
3. 国内外研究现状
在对系统的研究中，由于内外扰动的存在和认识水平的局限，人们所得到的信息往往带有某种不确定性。
随着科学技术的发展和人类社会的进步，人们对各类系统不确定性的认识逐步深化，不确定系统的研究也日益深入。
1982年，中国学者邓聚龙教授创立的灰色系统理论，是一种研究少数据、贫信息不确定问题的新方法。
4. 计划与进度安排
灰色系统理论是用时间数据序列建立系统的动态模型，把一组离散的、随机的原始数据序列经m次累加，生成规律性较强的累加生成序列，从而达到使原始序列随机性弱化的目的。
然后对累加生成序列建模，最后再进行m次累减还原成预测值。
一般取m=1，作一次累加生成序列建模，即GM（1，1）模型。
5. 参考文献
[1]邓聚龙. 灰理论基础[M]. 武汉：华中科技大学出版社，2002.[2]张怡，魏勇，熊常伟. 灰色模型GM（1，1）的一种新优化方法[J]. 系统工程理论与实践，2007.[3]刘思锋，谢乃明等. 灰色系统理论及其应用（第四版）[M]. 北京：科学出版社，2008.[4]罗党，刘思锋，党耀国. 灰色模型GM（1，1）优化[J]. 中国工程科学，2003.[5] 刘斌, 刘思峰, 翟振杰, 党耀国. GM(1,1)模型时间响应函数的最优化[J].中国管理科学, 2003.[6]谢乃明，刘思锋. 离散GM（1，1）模型与灰色预测模型建模机理[J]. 系统工程理论与实践，2005.[7] 党耀国, 刘思峰, 刘斌. 以x(1)(n)为初始条件的GM模型[J]. 中国管理科学, 2005.[8]张大海，江世芳，史开泉. 灰色预测公式的理论缺陷及改进[J]. 系统工程理论与实践，2002.[9]穆昭光. 灰色预测模型在江苏省GDP预测中的运用分析[J]. 现代商贸工业，2009.[10]谢乃明. 序列算子与灰色预测模型研究[D]. 南京航天大学硕士学位论文，2005.[11]张军. 灰色预测模型的改进及其应用[D]. 西安理工大学硕士学位论文，2008.[12]艾志超. 单变量时间序列建模与预测研究[D]. 武汉理工大学硕士学位论文，2005.[13]刘金英. 灰色预测理论与评价方法在水环境中的应用研究[D]. 吉林大学博士学位论文，2004.[14]李群，潘晨光. 高精度灰色模型研究及2005年GDP总量预测[J]. 财经问题研究，2005.[15]陈邦锐，王晓亮. 组合预测方法在江苏省GDP预测中的应用[J]. 科技创新导报，2012.[16]Wang Shasha，Chen An，Su Jing，etal. Application of the combination prediction model in forecasting the GDP of China[D]. Journal of Shandong University（Nature Science），2009.[17]Deng Ju-long. A novel GM(1,1) model for non-equigap series[J]. The Journal of Grey System,1997.[18]Dang Y G,Liu S F. The GM models that x(n) be taken as initial value[J]. The International Journal of System,2007.
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