本文以灰色马尔可夫预测模型为研究对象,结合灰色系统理论、马尔可夫链理论,将新陈代谢和加权的思想加入到灰色马尔可夫预测模型中,改进了灰色马尔可夫预测模型,并进行了数据分析。灰色预测模型以少量数据信息为研究对象,原理简单、运算方便,该模型对少量信息建模有较好的预测精度。马尔可夫预测模型适用于数据波动较大的随机过程,该模型预测的对象要求具有马氏性。论文首先将两个模型组合起来,形成灰色马尔可夫预测模型,应用灰色预测模型反映数据序列的发展总趋势,对数据进行趋势化处理的基础上应用马尔可夫模型进行预测,希望通过发挥他们各自的优势,达到提高预测精度的目的,但是通过实例验证,预测结果并不理想,于是论文提出了一种基于遗传算法的加权方法,对灰色马尔可夫预测模型进行了改进,在新陈代谢的基础上建立了加权的灰色马尔可夫预测模型,并进行了实例分析。实例研究表明,用改进前和改进后的模型对降水量进行预测,其结果均与对原始数据划分的状态有关,而在相同的状态划分下,改进后的模型有更好的预测效果。