灰色系统模型与马尔科夫链都可以应用于时间序列预测,但它们各具特色和局限。灰色-马尔科夫链组合将随机时间序列分解成用灰色模型预测的趋势变动序列和随机变动的马尔科夫链两部分,发挥他们各自的优势,克服两者的缺陷,提高了预测精度。本论文主要研究了灰色-马尔科夫链预测模型的改进问题,针对传统灰色马尔可夫预测模型存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,将无偏灰色理论与模糊集合理论引入预测模型,从趋势曲线灰色拟合和状态分类方式上对传统灰色马尔可夫模型进行了改进,提出无偏灰色模糊马尔可夫链预测模型。该方法通过无偏灰色模型消除灰色偏差,运用模糊数学理论对状态进行模糊划分,从而较好的解决灰色马尔可夫模型存在的偏差与抗干扰能力弱的问题。最后我们将该模型应用到甘肃省人均6DP预测的问题上,选取1990-2011年甘肃省人均GDP数据进行模拟,对未来几年甘肃省人均GDP的变化趋势进行了预测,并对其做了动态分析,详细阐述了无偏灰色模糊马尔可夫链预测方法的具体应用,得出了符合实际的预测结果,其结果的准确性和合理性明显优于传统的灰色-马尔可夫模型。