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灰色系统理论中GM模型具有弱化序列随机性、挖掘系统演化规律的独特功效，且对一般模型具有很强的融合力和渗透力。将GM模型融入一般模型的建模过程中将会使得预测精度大大提高。灰色系统和神经网络都可看作是数值化的函数估计器，将灰色系统与神经网络融合，构造一种灰色神经网络模型，可以取长补短。所谓灰色神经网络就是将灰色系统建模方法与神经网络方法有机地融合起来，对复杂的不确定性问题进行求解所建立的模型。建立一种兼具两者优点、互补型的灰色神经网络模型，利用这种模型求解灰色问题时，与神经网络方法相比：计算量小，在少样本情况