灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类：
灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的时间。 畸变预测（灾变预测）。通过模型预测异常值出现的时刻，预测异常值什么时候出现在特定时区内。 波形预测，或称为拓扑预测，它是通过灰色模型预测事物未来变动的轨迹。 系统预测，对系统行为特征指标建立一族相互关联的灰色预测理论模型，在预测系统整体变化的同时，预测系统各个环节的变化。 特点： 允许少数据预测 允许对灰因果律事件进行预测 具有可检验性二、灰色预测模型GM(1,1) 1.几个理论通过对数列中的数据进行处理，产生新的数列，以此来挖掘和寻找数的规律性的方法叫做数的生成。
1.1 累加生成数（1-AGO)记原始序列为： X ( 0 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) , x ( 0 ) ( 2 ) , . . . . . . . , x ( 0 ) ( n ) ) X^{(0)} = (x^{(0) }(1),x^{(0) }(2),.......,x^{(0) }(n)) X(0)=(x(0)(1),x(0)(2),.......,x(0)(n)) 一次累加生成序列为: X ( 1 ) = ( x ( 1 ) ( 1 ) , x ( 1 ) ( 2 ) , . . . . . . . , x ( 1 ) ( n ) ) X^{(1)} = (x^{(1) }(1),x^{(1) }(2),.......,x^{(1) }(n)) X(1)=(x(1)(1),x(1)(2),.......,x(1)(n)) 其中： x ( 1 ) ( k ) = ∑ i = 0 k x ( 0 ) ( i ) = x ( 1 ) ( k − 1 ) + x ( 0 ) ( k ) x^{(1)}(k)=\sum_{i=0} ^kx^{(0) }(i)=x^{(1) }(k-1)+x^{(0) }(k) x(1)(k)=i=0∑kx(0)(i)=x(1)(k−1)+x(0)(k)
注：若实际数列中有负数，可使用移轴的方法，避免信息丢失。
1.2 累减生成数（IAGO）累减生成数实质是累加生成数的逆运算。
记原始序列为： X ( 1 ) = ( x ( 1 ) ( 1 ) , x ( 1 ) ( 2 ) , . . . . . . . , x ( 1 ) ( n ) ) X^{(1)} = (x^{(1) }(1),x^{(1) }(2),.......,x^{(1) }(n)) X(1)=(x(1)(1),x(1)(2),.......,x(1)(n)) 一次累减生成序列 1-IAGO： X ( 0 ) = ( x ( 0 ) ( 1 ) , x ( 0 ) ( 2 ) , . . . . . . . , x ( 0 ) ( n ) ) X^{(0)} = (x^{(0) }(1),x^{(0) }(2),.......,x^{(0) }(n)) X(0)=(x(0)(1),x(0)(2),.......,x(0)(n)) 其中： x ( 0 ) ( k ) = x ( 1 ) ( k ) + x ( 1 ) ( k − 1 ) ， k = 2 , 3 , . . . . . . . , n x^{(0)}(k)=x^{(1) }(k)+x^{(1) }(k-1)，k=2,3,.......,n x(0)(k)=x