灰色系统理论是研究部分信息未知、部分信息已知的小样本以及贫信息不确定性的系统。GM系列模型是灰色预测理论的基本模型,应用非常广泛,是基于累加处理后原始数据的指数规律而建立的。但实际上大部分序列不是近指数也不是低增长的,而传统的预测模型适用于近指数序列和低增长序列。因此为了提高建模精度,在建立灰色预测模型之前需对原始序列进行分析处理。本文将聚焦于灰色预测技术的第一个步骤——数据预处理阶段,主要内容如下:(1)基于数据预处理技术,即分别从函数变换和缓冲算子两方面着手,发现新的数据处理方法,提高建模精度。(2)提高建模精度的含参变量函数变换的特征与参数范围。首先研究了含参变量函数变换能缩小级比偏差的参数范围。但是由于经过含参变量函数变换后的预测值不是实际需要的预测值,必须经过逆变换还原,然而一些变换会在还原过程中扩大误差,即使在变换后进一步提高了建模精度。鉴于这一事实,接着研究了在还原过程中不扩大误差的函数特征。最后通过实例验证了本文方法的可操作性,结论的合理性、可靠性。(3)一类缩小级比偏差的弱化缓冲算子。本文提出了构建弱化缓冲算子的新方法,先通过恰当函数变换缩小级比偏差,为缓冲作好必要铺垫,然后再依据序列末项值确定恰当平移常数,使得序列变换满足缓冲算子的不动点公理,进而获得弱化缓冲序列。鉴于缓冲算子与函数变换的优越性在于无须通过逆变换还原,从而有效避免了函数变换还原扩大误差的局限,实现了大幅度提高建模精度的目的,通过实例验证达到了预期目标。