农业是国民经济的基础，粮食是基础的基础。我国是一个人口众多的发展中国家，解决吃饭问题是国民经济的头等大事，粮食问题具有重要的战略地位。分析研究现阶段我国粮食生产发展的变动规律及其趋势预测，不仅为制定粮食政策与实施粮食生产系统控制提供决策依据，而且对国家粮食安全具有重要的现实意义。 本文在对粮食生产系统进行系统分析的基础上，一方面，从粮食产量的时间序列角度研究粮食生产系统的变化趋势，并结合灰色系统理论解决“小样本、不确定”问题的特点，将嵌入知识的GM(1,1)模型应用于粮食的短期预测，预测结果表明，该模型不仅具有较好的拟合精度，而且能够描述粮食产量的未来发展趋势，具有较好外推预测性能；另一方面，从粮食产量与其影响因素的关系研究粮食生产系统的变化规律，并把支持向量机解决小样本、非线性、高维数和局部极小值等学习问题中的优势结合起来，提出了支持向量机回归的粮食产量预测方法，实证结果表明，该模型能够较好地反映粮食产量与其主要影响因子的复杂的非线性关系，具有较高的拟合精度和预测精度。 本文提出的嵌入知识的等维新息GM(1,1)预测模型和支持向量机回归预测模型，分别从粮食生产系统的表面特征及其内部结构特征研究系统运行机制，能够较好地反映系统变化本质，可以作为粮食产量预测的有效工具，为粮食产量预测提供了新的研究方法。