灰色預測是一種基於灰色系統理論的預測方法，適用於處理數據不完全、信息不充分或未知的情況。
這種方法主要用於樣本數據較少或無法建立精確數學模型的情況。灰色預測的核心在於利用已知數據的特點和規律來推斷未知數據的發展趨勢。它通過鑑別系統因素之間的發展趨勢相異程度，即進行關聯分析，並對原始數據進行生成處理，以尋找系統變動的規律。
灰色預測模型(GM)是這種方法的基礎，包括GM(1,1)和GM(2,1)等。在GM(1,1)模型中，通過一階累加生成序列，然後根據灰色微分方程建立模型進行預測；在GM(2,1)模型中，則是通過二階累加生成序列，建立二階灰色微分方程進行預測。這種方法廣泛套用於經濟、金融、生態環境、能源等多個領域，尤其適用於短期和未來趨勢的預測，但使用時需注意數據的連續性和可靠性。