预测是现代社会预知未来发展的重要手段之一,合理科学的目标评价信息是得到准确预测结果的前提和关键。然而,由于人脑认知的局限性、目标环境的不确定性和事件的经验性,模糊环境下的事件预测问题得到了广泛关注。为此,本文利用案例推理（CBR）模型,对离散和连续情形下的直觉模糊事件预测问题进行研究,并以海洋输油管道泄露为背景进行实证分析,主要内容有:第一,基于直觉模糊集的CBR预测方法及应用。针对事件预测中的模糊性,首先将CBR方法与能细致表达主观因素的直觉模糊集相结合,确定评价规则。其次,运用直觉模糊幂加权几何平均（IF-PWGA）集成方法聚合多属性信息从而考虑数据之间的关联性,提出混合相似性测度以放大评价信息内部的差异,并融入到了预测模型中。最后,以海洋输油管道泄露事件为背景,构建指标评价体系,对评价信息的模糊特征进行描述,进而得到目标事件的预测值,并对预测的结果进行了比较与分析。第二,离散时间变量下的直觉模糊CBR预测方法及应用。针对CBR预测中事件发生具有阶段性但时间权值完全未知的问题,提出了结合“时间度”和海明距离型TOPSIS的权重模型。首先利用“时间度”考虑评价者的客观时间偏好,然后引入海明距离型TOPSIS考虑评价者主观偏好,主客观相结合建立非线性规划模型确定组合时间权重,最后通过动态直觉模糊加权平均（DIF-WA）集成方法进行聚合。通过对海洋输油管道泄露的相对损失进行二次预测,并进行比较与分析,验证了本文方法的有效性。第三,连续时间变量下的直觉模糊函数CBR预测方法及应用。针对CBR预测中不同时间段的各属性特征会以特定趋势发生变化的问题,研究带有连续时间（时变）特征的预测方法。通过构建时变直觉模糊函数集,得到基于置信时变直觉模糊函数集加权平均（C-TVIFFS-WA）集成方法的CBR预测模型。最后对海洋输油管道泄露相对损失重新进行预测,并对不同信息粒度下的预测结果进行了比较与分析。本文从离散到连续,从静态到动态,构建了直觉模糊环境下的CBR预测体系,但仍存在单人多属性评价受经验和知识能力限制大、连续阶段权重未作细致研究和事件未进行多层多指标的细化研究等不足,因此下一步研究可从群决策、连续权重研究和指标分层等角度进行。