本文主要遵循灰色理论的特有思想和逻辑,聚焦灰色预测技术建模方法的拓展和优化。基于数据预处理技术,即函数变换技术、缓冲算子技术以及背景值重构技术,本文充分运用数理推导、实证分析、对比研究、数值模拟等研究方法和手段,取得了一些进展,主要有:(一)发展出了一类能够显著改善序列光滑性的变换函数,并且给出了其一般函数形式,同时亦能证明它的确能有效提高数据光滑性,增加建模精度;在充分考虑逆还原误差不能扩大这一约束条件下,本文给出并证明了这一约束条件下的变换函数的寻找路径和函数形式;探索了多元函数变换技术的可能性,并试图提出了一类二元函数变换的具体形式,得到了理论的证明。(二)构建了一类不同于传统缓冲算子的新型算子形式,给出了其理论证明,并且验证了其形式统一性、强度可调整、灵敏度高、预测精度高、适用性强等良好的性质。(三)基于准灰指数率的理论背景下,重构了服从近似齐次指数函数规律的原始数据序列的背景值,发展出了一类新的灰色预测模型,数据模拟试验显示了该模型在不同发展系数下的适应性,以及对异方差数据序列也能很好拟合的特征。同时,基于社会固定资产投资的实证研究也证实了该模型的理论价值和应用价值。