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灰色预测模型的预测精度往往依赖于原始数据序列的光滑度,然而在实验中得到的原始数据序列通常并不满足光滑性要求。为了提高灰色预测模型的预测精度,保障武器系统的可靠性,提出了一种提高原始数据序列光滑度的方法。方法基于传统灰色GM(1,1)模型,利用更具广泛性的对数——幂函数变换法来改善原始数据序列的光滑度。并应用于导弹故障预测中,取得了良好的效果。仿真结果表明,方法有效地改善了原始数据序列的光滑度,明显地提高了故障预测的精度,可以有效地预测导弹故障。