1、本文旨在對數(shù)據(jù)變換技術與GM(1,1)模型進行深入研究，在其理論基礎、技術方法和實際應用等方面獲得一些新的研究成果，為提高灰色預測模型精度提供新思路、新方法，從而豐富灰色預測理論，拓寬灰色預測方法的應用范圍。文章采用理論研究與應用研究相結合的方法對數(shù)據(jù)變換技術和GM(1,1)模型進行研究，并得到了一些新方法和新結論。具體研究內(nèi)容和研究成果如下：
　　 ⑴許多學者對數(shù)據(jù)變換進行了研究。但是，數(shù)據(jù)變換滿足什么樣的條件才能提高灰色預測

2、模型的預測精度以及如何構造新型數(shù)據(jù)變換等問題尚未得到很好的解決。本文從差異信息的角度對數(shù)據(jù)變換進行研究，提出了數(shù)據(jù)變換需滿足：提高光滑性，為一級比壓縮變換，保持凸凹性，不增大還原誤差才能提高模型精度，并首次提出了數(shù)據(jù)變換構造準則，在數(shù)據(jù)變換構造準則的基礎上構造了若干實用的數(shù)據(jù)變換，其中反余切變換與反余弦變換是本文首次提出，這一部分研究擴展了數(shù)據(jù)變換技術的應用，在實際應用中具有一定的指導意義與參考價值。
　　 ⑵從GM(1,1)模

3、型的建模機理入手，研究了GM(1,1)模型的性質(zhì)，得到一些新的結論，在性質(zhì)研究的基礎上首次提出了加權累加生成的概念并用加權累加生成的方法對GM(1,1)模型進行改進，提高了模型的精度，同時還從影響模型精度的因素入手，提出了基于優(yōu)化初值和最優(yōu)背景值的GM(1,1)新模型，以改進傳統(tǒng)的GM(1,1)模型，提高模擬和預測精度。
　　 ⑶針對GM(1,1)模型在應用于振蕩序列建模時，其模擬和預測精度不理想的情況，首次提出了加速平移變換，