废弃医疗仪器设备由于其高附加值和污染性，最终会造成一定的社会影响，通过对其实施逆向物流可实现节约资源和保护环境的目的。随着逆向物流的实施，相关处理企业将会面临设备回收的时间和数量不确定等情况，这些不确定性会影响到回收网络的设计以及废弃设备的库存控制等方面，进而影响到回收处理的效率。如何预测废弃医疗设备的回流量，以降低回收时间和数量等不确定性，提高处理效率是废弃医疗仪器设备逆向物流中面临的一个主要问题。本文以废弃医疗仪器设备回流量预测为研究对象，主要研究了在部分影响因素无法量化的情况下，如何较为准确的预测下一阶段回流量，以及该预测结果在库存控制方面的应用问题。为此本论文将做以下几方面的工作：（1）结合逆向物流的特点和废弃医疗仪器设备的回收处理过程，提出该过程中存在的不确定性问题及其对逆向物流各项活动的影响。（2）针对部分废弃医疗仪器设备回流量影响因素无法量化的特点，提出使用优化的灰色模型建立回流量预测模型；采用粒子群算法对该模型参数进行优化和求解，包括设计模型参数和粒子的映射关系，实例仿真以及与传统灰色模型的对比等；最后采取EOQ模型，在废弃医疗设备回收为离散状态的前提下，根据预测结果选取合适的库存策略。（3）将上述预测方法应用到废弃医疗设备回流量预测原型系统，进行系统分析和设计。（4）对废弃医疗仪器设备回流量预测原型系统进行实现，包括系统体系结构、业务构件以及部分关键程序，并展示部分核心运行界面。