灰色Markov链预测模型在理论和应用上都有着重要价值。本文在已有研究的基础上从“模型的研究、改进和实例验证”的思路出发,对模型深入研究,以期能丰富和完善该模型,并能提高其应用实用性,主要研究工作如下:(1)首先根据缓冲算子理论基础,构造了一种强化和弱化的对数缓冲算子来削弱冲击扰动的影响,实例说明构造的弱化缓冲算子连续作用之后精度都较前一次有所提高,能一定程度减少冲击扰动的影响,表明其有效性和适用性。(2)其次通过矩阵扰动理论证明了在一个指标扰动量相同的情况下样本量和解的扰动界为正比例关系。另外,基于数值积分中simpson公式的思想对传统GM(1,N)模型的背景值进行了改进,实例验证其较传统GM(1,N)模型,精度有所提高。(3)最后用改进的GM(1,N)模型对交通噪声研究进行应用,由于模拟结果会出现异常值导致误差较大,因此用加权Markov链模型对模拟值的异常值进行修正,使得其精度有较大提高,并对交通噪声进行了稳态分析,所得结论符合实际情况,说明了其具有较好实用性。