实践中，人们常常很难甚至不可能从被研究对象中获取完备的模型信息。这时，被研究对象处于“贫”信息状态，很难或不可能用常用理论满意求解系统，若采用灰色系统理论可望获取良好结果。 一个“贫”信息或缺乏完备模型信息的对象被称为灰色系统。水厂中水净化很重要的加矾过程就是一个灰色系统。通过加矾，使水中杂质和矾液发生混凝反应，降低了水的浊度。但混凝反应是一个复杂的物理化学过程，它还会受到源水的流量、温度等各方面的影响，无法从反应机理中获取完备的信息去建立过程模型，对研究者而言，它就是个灰色系统。为使加矾后的浊度达标，确定合理的加矾量是系统要解决的关键问题。针对加矾系统又是个典型的大时滞过程，本课题欲利用灰色系统理论建立预测模型对加矾量进行预测，这样即能保证出厂水的浊度达标，还能节约矾耗。 本文立足于为加矾系统建立灰色系统预测模型，首先综述了灰色系统理论的产生和发展动态，包括灰色动态建模方法和灰色控制技术的研究概况，继之阐述所作的研究工作：“贫”信息处理及均值生成交换，灰色建模技术及SCGMmv(1，1)预测模型，以及模型在加矾系统的应用。研究工作取得的主要成果如下： 1)针对加矾系统中浊度测量会引入白噪声污染，对观测时序实施均值生成变换求得均值生成时序，该变换能消除平稳高斯白噪声污染，且时序的估计效果好。 2)直接基于均值生成时序构建SCGMmv(1，1)预测模型，该模型的模型精度高且计算量少。 3)设计具有SCGMmv(1，1)预测器的模糊控制系统，该模糊控制具有“预测控制”功能，对具有滞后现象的加矾系统可获良好控制效果。最后运用SCGMmv(1，1)模型预测加矾量，并利用MATLAB进行仿真，结果表明预测效果好。