Phân tích dữ liệu lũ lụt tại Ấn Độ từ 2007–2017, bao gồm thời điểm xảy ra, mức độ nghiêm trọng và số người tử vong.

• Áp dụng mô hình GM(1,1) của lý thuyết grey để dự báo thời điểm xảy ra lũ theo ba chuỗi: lũ đầu mùa mưa (tháng 6–8), lũ cuối mùa mưa (tháng 9–11), và lũ có số người chết >100.
• - Mô hình đạt độ chính xác cấp độ 2 (trên 80%) cho chuỗi đầu mùa và tử vong, và cấp độ 1 (trên 95%) cho chuỗi cuối mùa.
• - Dự báo có khả năng xảy ra lũ nghiêm trọng vào đầu mùa mưa năm 2018 và 2020, với số người tử vong có thể vượt 100.
• - Áp dụng thêm mô hình dự báo dựa trên lý thuyết tập thô để kiểm chứng kết quả, sử dụng các thuộc tính điều kiện như mưa lớn, thay đổi dòng chảy, sạt lở, bão, v.v.
• - So sánh hai phương pháp cho thấy mô hình tập thô có độ chính xác cao hơn (trên 90%) và có thể xử lý dữ liệu thiếu hoặc không chắc chắn.
• - Kết quả dự báo phù hợp với thực tế: lũ Kerala năm 2018 xảy ra đúng như dự đoán, với hơn 400 người tử vong.
• - Đề xuất ứng dụng mô hình vào lập kế hoạch cứu trợ, logistics nhân đạo và cảnh báo sớm cho các tổ chức chính phủ và phi chính phủ.