在人们的社会、经济或科研活动中,很多数据都是按照时间顺序产生的,对这类数据的研究产生了时间序列分析这门学科。但由于各种扰动因素的影响,我们经常会遇到所收集的观测数据不完整,从而导致“部分信息已知,部分信息未知”的情况出现。若用数理统计的方法对事物进行全面的研究是不可能的,而灰色系统理论正是以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象,主要通过对“部分”已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识。因此,我们把灰色系统理论和时间序列分析有机的结合起来,提出灰色时间序列的概念,并对灰色时间序列进行相关的理论研讨。 本论文的理论部分主要是以灰色系统理论方法为基础,分别对灰色时间序列的生成、关联分析、聚类分析以及它的预测模型进行研究。特别地,本文的创新之处是:1)本文结合模糊数学的有关理论对灰色时间序列的关联聚类分析的理论和方法作了进一步的改进,提出了灰色等价关系等概念,弥补了灰色系统理论中聚类分析的不完善之处。2)应用C++Builder对灰色系统理论中几个最常用的关联度计算公式和使用较多的GM(1,1)预测模型开发了实用软件,极大方便了应用问题的实际计算。 本论文的应用部分主要是应用灰色时间序列的相关理论对“西部大开发中失业与就业问题的量化分析与预测模型”这一课题进行了研究。着重从经济发展与就业状况的灰色关联关系的角度分析了陕西省的失业、就业局势,并应用灰色系统理论的GM模型,建立了陕西省经济发展与就业状况的量化数学模型,对陕西省的就业形势进行了预测研究。取得比较令人满意的结果。