灰色预测法是一种用于处理少量数据、数据质量较差或者缺乏历史数据的预测方法。
它适用于一些非线性、非平稳的系统，尤其在短期预测和趋势分析方面有着广泛的应用。灰色预测法作为一种强大的数学建模工具，通过利用有限的信息，能够在不完备的条件下进行准确的预测。它在许多领域都得到广泛应用，并且随着灰色系统理论的发展，它的应用前景将更加广阔。
灰色预测法（Gray Forecasting Method）是一种基于少量、不完全信息的数学建模方法，用于预测未来的发展趋势。通过科学的方法分析事物的过去和现在，揭示出其中的发展规律，从而进行准确的预测。
灰色系统理论运用灰色数学处理不确定性量化问题，并充分利用已知信息，寻求系统运动规律。其独特之处在于适用于处理信息匮乏的系统。
灰色生成是通过对原始数据进行特定要求的处理，揭示出数据背后的内在规律。常用的生成方法包括累加生成、累减均值生成和级比生成。
研究应用
美国科学家帕卡德和他的同事基于混沌和生物进化理论，借助计算机，致力于用图形来描述金融市场的混沌现象。帕卡德认为，世界上有大量不同的随机现象，他所研究的是大体只需几个变量就能描述系统行为的一种混沌现象。
他试图建立一种学习算法，对进化模型进行处理。而对于众多的模型，帕卡德采用一种称为遗传算法的方法处理数据。它用类似生物繁殖中突变和杂交现象的方法来改变模型。
这种方法的核心是，计算机不断设定新的假设环境，从而使学习算法更具有适应性。认为一个好的学习算法不仅能建立适应模型，它还能时刻观测数据的变化。