逐步优化灰导数白化值的GM(1,1) 直接建模法

在GM（1,1）直接建模法以差商作为灰导数白化值的基础上,提出了一种逐步优化灰导数白化值的方法。结果表明,这一方法不仅保持了原方法的升（降）凹（凸）一致性、线性变换一致性,而且具有渐近白指数律重合性和线性收敛速度。弥补了原方法不具有白指数律重合性的缺陷,突破了当发展系数的绝对值较大时GM（1,1）不能应用的禁区,提高了建模精度。     

均值生成时序及SCGMmv(1.1)预测模型

分析了均值生成时序，按SCGM(1，h)建模原理构造了基于均值生成时序的SCGMmv(1，1)模型．该模型的预测精度高，计算量少，适应于动态过程快速建模。示例表明：SCGMmv(1，1)的拟合、预测效果是令人相当满意的。     

“小列大行”排序法

层次分析法以其独特的定性与定量分析相结合的特征被广泛应用于复杂系统的决策中，然其判断矩阵一致性问题却时常困扰着决策才。本文给出一种新的排序方法，即“小列大行”排序法，脱离对判断矩阵一致性的要求，勿需进行复杂的数学运算，便可得出有效的排序结果。