一：灰色关联分析法的介绍
对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。
二：灰色关联度分析法适用于什么数据
灰色关联度分析法是一种多因素统计分析方法，它是以各因素的样本数据为依据用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序，若样本数据反映出的两因素变化的态势(方向、大小和速度等)基本一致，则它们之间的关联度较大；反之，关联度较小。此方法的优点在于思路明晰，可以在很大程度上减少由于信息不对称带来的损失，并且对数据要求较低，工作量较少；其主要缺点在于要求需要对各项指标的最优值进行现行确定，主观性过强，同时部分指标最优值难以确定。
三：灰色关联分析法的具体计算步骤
（1）确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。（2）对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。（3）求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi）所谓关联程度，实质上是曲线间几何形状的差别程度。因此曲线间差值大小，可作为关联程度的衡量尺度。对于一个参考数列X0有若干个比较数列X1, X2,…, Xn，各比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数ξ（Xi）可由下列公式算出：其中 ρ为分辨系数，一般在0~1之间，通常取0.5。是第二级最小差，记为Δmin。 是两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值，记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式：（4）求关联度因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度 公式如下：ri--比较数列xi对参考数列x0的灰关联度，或称为序列关联度、平均关联度、线关联度。ri值越接近1，说明相关性越好。（5）关联度排序因素间的关联程度，主要是用关联度的大小次序描述，而不仅是关联度的大小。将m个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列起来，便组成了关联序，记为{x}，它反映了对于母序列来说各子序列的“优劣”关系。若r0i>r0j，则称{xi}对于同一母序列{x0}优于{xj}，记为{xi}>{xj} ；r0i表示第i个子序列对母数列特征值。灰色关联度分析法是将研究对象及影响因素的因子值视为一条线上的点,与待识别对象及影响因素的因子值所绘制的曲线进行比较,比较它们之间的贴近度,并分别量化,计算出研究对象与待识别对象各影响因素之间的贴近程度的关联度,通过比较各关联度的大小来判断待识别对象对研究对象的影响程度。
四：灰色关联分析法参考序列怎么确定
wenku.baidu.com/...TKk2j3
你看看这个文库，对你有没有帮助 。
五：灰色关联分析法和回归分析法的优缺点
1趋势分析法?
趋势分析又称趋势曲线分析、曲线拟合或曲线回归，趋势分析法是迄今为止研究最多、
流行最广的定量预测方法。趋势分析法是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使得这条曲
线能反映负荷本身的增长趋势，然后按照这个增长趋势曲线，对要求的未来某一点估计出该
时刻的负荷预测值。常用的趋势模型有线性趋势模型、多项式趋势模型、对数趋势模型、幂
函数趋势模型、指数趋势模型、逻辑斯蒂（Logistic）模型和龚伯茨（Gompertz）模型等。
寻求趋势模型的过程比较简单，因为这种方法本身是一种确定的外推，在处理历史资料、拟
合曲线和得到模拟曲线的过程中，都不考虑随机误差。采用趋势分析法拟合的曲线，原则上
要求其精确度是对拟合的全区间都一致的。在很多情况下，选择合适的趋势曲线，确实也能
给出较好的预测结果。不同的模型给出的结果相差会很大，使用的关键是根据地区发展情况
，选择适当的模型。?
2回归分析法 回归分析法又称统计分析法，也是目前广泛应用的定量预测方法，其任务是确定预测值
和影响因子之间的关系。电力负荷回归分析法是通过对影响因子（如国民生产总值、工农业
总产值、人口、气候等）和用电的历史资料进行统计分析，确定用电量和影响因子之间的函
数关系，从而实现电力预测。但有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达
式只是一种推测，这影响了用电因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些
情况下受到限制。?
六：请教一下，如果比较序列有<=4个因素，而参考序列的k=1，可以用灰色关联分析法来对因素进行关联度排序吗
灰色关联分析理论及方法对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法[16]。灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，意图透过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。因此，灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。灰色系统关联分析的具体计算步骤如下[17]：（1）确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列反映系统行为特征的数据序列，称为参考数列。影响系统行为的因素组成的数据序列，称比较数列。（2）对参考数列和比较数列进行无量纲化处理由于系统中各因素的物理意义不同，导致数据的量纲也不一定相同，不便于比较，或在比较时难以得到正确的结论。因此在进行灰色关联度分析时，一般都要进行无量纲化的数据处理。（3）求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ（Xi）所谓关联程度，实质上是曲线间几何形状的差别程度。因此曲线间差值大小，可作为关联程度的衡量尺度。对于一个参考数列X0有若干个比较数列X1,X2,…,Xn，各比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数ξ（Xi）可由下列公式算出：其中ζ为分辨系数，0＜ζ＜1。是第二级最小差，记为Δmin。是两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi(k)。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式：（4）求关联度ri因为关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度ri公式如下：（5）排关联序因素间的关联程度，主要是用关联度的大小次序描述，而不仅是关联度的大小。将m个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列起来，便组成了关联序，记为，它反映了对于母序列来说各子序列的“优劣”关系。若r0i>r0j，则称对于同一母序列优于，记为>；若r0i表1代表旗县参考数列、比较数列特征值。
七：怎样用EXCEL进行灰色关联计算
灰色关联计算?没学过!
扫一扫手机访问
