灰色关联度法的应用 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。简言之，灰色关联度法的意义是指在系统发展过程中，如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化程度较高，则可以认为两者关联较大；反之，则两者关联度较小。因此，灰色关联度法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(Dynamic)的历程分析。灰色关联度可分成“局部性灰色关联度”与“整体性灰色关联度”两类。主要的差别在于局部性灰色关联度有一参考序列，而整体性灰色关联度是任一序列均可为参考序列。关联度分析是基于灰色系统的灰色过程，进行因素间时间序列的比较来确定哪些是影响大的主导因素，是一种动态过程的研究。
谁能告诉我灰色关联度法有什么缺点？ 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
怎样用matlab做灰色关联度分析方法 function f=grayrelated(X，Y)这里X是标准化后的参考序列，Y是评价矩阵Y=71.8 90.1 0.57 0.45 051 40.2 0.38 0.55 10.552 25 0.22 0.52 1268 90 0.38 0.38 2128 40 0.32 0.3 18.551 45 0.15 0.3 576 95 0.7 0.55 1287 95 0.7 0.5 9.876 90 0.57 0.5 1150 35 0.32 0.35 2068 90 0.57 0.35 18.582 95 0.7 0.35 0100 200 1 1 097.5 180 0.94 0.95 1.395 160 0.88 0.9 2.586.3 105 0.68 0.75 6.382.5 90 0.6 0.7 7.578.8 75 0.53 0.65 8.875 60 0.45 0.7 7.568.8 52.5 0.41 0.55 13.862.5 45 0.38 0.5 17.556.3 37.5 0.34 0.45 21.343.8 26.3 0.28 0.35 50.650 30 0.3 0.4 2537.5 22.5 0.25 0.3 7531.3 18.8 0.23 0.25 10018.8 11.3 0.15 0.15 168.825 15 0.2 0.2 12512.5 7.5 0.1 0.1 212.56.3 0.8 0.05 0.05 256.3输入评价矩阵YX=[1 1 1 1 1]；X为参考序列，均为1，个数就是指标个数，情形不同要修改个数Len=size(Y，2)；取Y矩阵的列数，也就是指标的个数Wen=size(Y，1)；取行数，就是目标个数for i=1：LenY(：，i)=(Y(：，i)-mean(Y(：，i)))/sqrt(var(Y(：，i)))；将Y矩阵用统计方法标准化标准化，endfor i=1：Len-1S(：，i)=(Y(：，i)-min(Y(：，i)))./。
dps灰色关联分析方法和灰色预测方法的应用，灰色关联分析，从其思想方法上来看，属于几何处理的范畴，其实质是对反映各因素变化特征的数据序列所进行的几何比较。。
