近年来,全球经济的快速发展导致了能源的过度消耗,为把握能源的消耗趋势,通过预测模型对能源消耗进行预测至关重要。灰色预测模型作为少数据、贫信息预测领域的重要组成部分,为了提高灰色模型的预测精度,学者们通过各种方式对模型进行改进,但对于模型的新信息优先和解的稳定性问题还有待解决。为此,本文通过解决模型的新信息优先和解的稳定性问题对灰色预测模型进行改进,提出一种精度更高的预测模型,并采用该模型进行能源消耗的预测研究。本文首先分析了灰色预测理论以及能源消耗预测的研究现状,阐述了灰色预测模型改进方式的相关理论,其次研究了离散灰色模型和加权累加灰色离散模型的建模过程和有关性质,找到两个模型存在的局限。然后为了解决灰色模型存在的问题,提出了邻近累加离散灰色模型,并通过灰狼优化算法搜索最优解,最后,考虑到亚太经合组织成员国的能源消耗量数据具有的波动性和不确定性特点,采用邻近累加离散灰色模型对亚太经合组织成员国的能源消耗进行预测研究。本文通过研究发现,对灰色预测模型累加方式的改进可以有效地解决传统灰色预测模型不满足新信息优先以及模型解的稳定性,同时还能够提高模型的预测精度。此外邻近累加离散灰色模型能够有效地针对能源消耗量数据的波动性和不确定性进行预测,通过预测结果,不仅能够掌握亚太经合组织未来几年内能源消耗趋势,还能够侧面反映出全球能源的消耗趋势。