本文主要针对预测与决策问题进行研究。在预测问题中,以时间序列为基础,引进Vague集理论,构造了Vague时间序列来对问题进行预测。在决策问题中,提出了新的Vague集评价方法对Vague集多属性问题进行决策。主要工作如下：(1)将Vague集理论与时间序列结合起来,把时间序列中的点以Vague集来代替。充分考虑Vague集中的踌躇度并将其引入到时间序列中,构造了基于Vague时间序列的预测模型,并且通过实例分析来说明该模型的可行性。同时针对历史数据较大的情况下,给出了改进的Vague时间序列模型。(2)针对Vague时间序列不能动态预测的特点,在Vague时间序列的基础上,以滑动窗口的特点,构造基于Vague时变时间序列的预测模型,并且通过实例,分析和比较方法的有效性(3)根据Vague集理论可以表示真隶属度、假隶属度、踌躇度三方面信息的特点,通过三维直角坐标系,将这三方面信息投影映射到坐标系中去。利用该Vague集所在的点到最优点的距离来对Vague集进行评价,从而判断Vague集的好坏。同时针对该距离方法需要不断地投影比较,将其进行改进,最后拓展到Vague集多属性决策问题中。