高考作为一个专门为高等学校选拔新生的机制,不但具有保障高等教育质量与社会平等的功能,而且还有保持社会稳定、促进社会阶层流动的功能。志愿填报是高考结束后考生们面临的关键问题,如果对高考信息掌握得不充分,就会产生高分低就或复读等问题。河北省作为高考大省之一,也是国家高考制度改革试点省。近些年随着本科二批与本科三批招生批次的合并、新高考模式的推广与落地等高考政策的改变,传统的高考志愿填报模式逐渐不再适用,因此需要探索新的志愿填报模式。此外,经过调查研究发现目前存在的志愿填报系统的录取概率预测并不准确,且志愿推荐方面考虑的因素较为单一,没有一个综合考量的方法为考生推荐合适的志愿。因此,本文针对河北省新高考政策,利用近五年的高考数据设计并实现了基于灰色预测的志愿推荐系统。论文主要研究工作包括以下四个方面。（1）通过网络爬虫技术以及人工整理等方式,搜集整理了河北省近5年内的考生数据和院校数据,并对数据进行清洗、处理、整合构建高考数据集,为后续算法实验以及系统构建提供数据基础。（2）对预测分数的方法进行对比研究,发现直接预测分数并不准确,因此本文选取位次预测,利用搜集到的各院校专业位次数据,基于灰色预测模型GM（1,1）预测专业位次,从而预测出专业分数。本文选取两个学校,每个学校各三个专业进行模拟评估。经过计算,6个专业的位次平均相对误差为3.97%、分数平均相对误差为0.17%,预测效果较为准确。（3）本文分析了志愿填报中考虑的各种因素,运用层次分析法对这些因素进行建模。将录取概率、个人测评、院校排名、个人偏好作为考虑因素,志愿列表作为决策目标,设计并构建层次分析模型,计算出各因素权重,且判断矩阵通过一致性检验。（4）构建了适用于河北省考生的新高考志愿填报推荐系统。该系统中对新高考进行了解读,加入选科信息,可以为学生快速的筛选能够填报的志愿。同时该系统具备院校信息查询、专业信息查询、录取概率预测、个人测评、志愿智能推荐等功能。