B、采用“五步建模（系统定性分析、因素分析、初步量化、动态量化、优化）”法，建立一種差分微分方程模型GM(1,1)预测模型。
基本算式为：
令 x=(x(1),x(2),…,x(n))
作一次累加生成， k
x(1)(k)=∑x(m)
m=1
有 x(1)=(x(1)(1),x(1)(2),…,x(1)(n))
=(x(1),x(1)(1)+x(2),…,x(1)(n-1)+x(n))
x(1)可建立白化方程：dx(1)/dt+ax(1)=u 即GM(1,1).
该方程的解为: x(1)(k+1)=(x(1)(1)-u/a)e-ak+u/a
<4>、预测方法：
ê、数列预测
?、灾变预测
ì、季节灾变预测
í、拓扑预测
?、系统综合预测
3、模糊预测
对于一个模糊系统来说，传统的预测方法就会失去作用。处理模糊预测問題的数学方法是模糊数学。模糊数学的基础是模糊集合论，而模糊集合是普通集合的扩张。美國学者L.A.Zadeh教授建立的模糊集合论，为模糊预测理论与方法的研究奠定了理论基础。它用简捷有力的方法处理复杂系统，在某種程度上弥补了经典数学与统计数学的不足。
在预测应用上，如气象预报、地震预报、病虫害预报等，國内学者做出了许多有益的研究。
4、基于混沌理论的分析预测
混沌理论是近年来长足发展的一门学科。混沌向世界规律运动的假定性提出挑战。一方面，它告诉我们，宇宙远比我们想得到的要怪异，它使许多传统的科学方法受到怀疑。另一方面，混沌认为许多无规则的事物实际上可能是简单规律的结果。混沌展现给我们的是一些新的规律。提出：遵从简单规律的系统会以令人惊讶的复杂方式表现其行为。混沌是隐秘形式的秩序。
混沌系统是指敏感地依赖于初始条件的内在变化系统，对外来变化的敏感性本身并不意味着混沌。混沌理论最令人兴奋的是：一个非常简单的决定论系统能够产生异常复杂的输出结果。给定一个简单规则和初始条件，系统将产生复杂连续系列，这一点类似“无中生有”。
美國科学家帕卡德和他的同事基于混沌和生物进化理论，借助计算机，致力于用图形来描述金融市场的混沌现象。帕卡德认为，世界上有大量不同的随机现象，他所研究的是大体只需几个变量就能描述系统行为的一種混沌现象。他试图建立一種学习算法，对进化模型进行处理。而对于众多的模型，帕卡德采用一種称为遗传算法的方法处理数据。它用类似生物繁殖中突变和杂交现象的方法来改变模型。这種方法的核心是，计算机不断设定新的假设环境，从而使学习算法更具有适应性。认为一个好的学习算法不仅能建立适应模型，它还能时刻观测数据的变化。所谓“学习算法”是一種特别的程序，他擅长对大量的、各種各样的模型进行比较研究，找出哪个模型最适用于分析目前和未来的数据。
