社会经济系统的研究离不开预测理论的支持，通过对历史数据的分析，建立反映系统发展规律的定量模型，为分析系统的特征、发展趋势提供强有力的分析工具。 本文介绍了预测理论的基本内容，并对常用的定性定量预测方法和理论进行了简要介绍，重点讨论了灰色预测评价理论和实践的研究进展，进而按照预测工作的基本程序分析了基础数据序列的预处理方法，介绍了灰色预测评价理论的基本内容，并结合江苏省科技综合实力体系的数据进行了应用研究。本文的主要创新点有： 1．对常用的序列算子进行分析，考察了各自的处理效果，指出不同序列算子之间在平滑效果上的差异。 2．系统介绍了灰色预测体系的内容，重点阐述了GM(1，1)模型的思想、内容、类型和实际操作过程，并且提出了一种通过对序列起始点的改造，提高GM(1，1)模型精度的方法。此外，以GM(1，1)模型和灰色关联度理论为基础，建立了能够反映系统要素相互影响关系的两种灰色关联预测模型：GRM(1，1)和GRM(1，n)，并给出了具体的处理过程。 3．以灰色定权聚类模型为基础，将灰类的绝对划分转变为相对划分，建立了时间序列灰色聚类模型，从而解决了灰色聚类模型在序列数据处理方面的应用问题，拓展了灰色聚类模型的应用领域。 4．从科技投入、科技活动和科技产出三个方面分析了科技实力系统的内在要素，建立了较为完善的科技综合实力评价指标体系。在此基础上，结合江苏省的具体数据，进行了灰色预测、灰色关联预测以及灰色聚类评价，给出了具体的预测值和评价分析，进而提出江苏省的科技竞争对策。