本文对GM(1,1)模型做了介绍，并且对GM（1,1）模型做了较为详细的解释和分析。本论文对于小样本、不确定确定问题的解决，用传统的数学建模方法并不合适，而浙江省普通高校招生人数预测这样的问题就是属于此类问题，灰色系统理论的GM（1,1）模型在解决此类方面的问题时相对于传统方法会有很明显的优势。GM(1，1)模型预测方法精确性好，实用性强等的优点。本文是尝试GM(1,1)模型对浙江省普通高校招生人数预测问题进行了调查和研究，而且建立了浙江省普通高校招生人数预测的灰色数学模型，并给出了相应的计算方法，讨论了其模型的建立、参数的求解、优化等方面的理论，并结合浙江省历年普通高校高校招生数据进行实证分析，完成了基于GM(1,1)模型的普通高招生预测系统中的设计与实现。

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通过对本课题的研究，熟悉和了解灰色系统理论中的GM（1,1）模型，掌握灰色系统预测的方法和学会如何提高长期预测的可信度和精确度，解决传统预测方法需求数据量大且具有典型性、计算复杂、精确度和可信度不高等缺陷。为了解决重大事件的解决提供了可靠的依据。

本文选择灰色预测技术中的GM（1,1）模型作为预测研究方法具有一定的优越性。传统的统计回归分析方法需要大量的数据及要求简化影响因素，而灰色系统理论仅需要少量的数据，并且以数据的生成方法降低各个因素的可能影响。该理论提供了一种新的系统分析方法即灰关联分析法，它根据因素间发展的相似或相异程度来确定关联程度大小。它的突出优点是不需要太多的样本，不要求数据的典型分布，已在多个领域得到了广泛的应用。因此，灰色系统理论GM(1,1)比较适合用于招生预测。

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本文应用灰色预测模型GM(1,1)，对浙江省的招生人数进行了预测，具有较高的预测精度。在前面的几章提出了灰色理论一些发展历史及其现实背景，简要的介绍了一下灰色理论一些知识。

结果表明：

1、对于浙江省普通高校招生预测这类因为经验，数据显得又少的不稳定的问题，算法的选择比较，用灰色系统理论的GM(1,1)模型进行预测是可行的。

2、对于浙江省高校招生预测这种受政策和经济发展影响比较强、波动比较大的问题，传统GM（1,1）预测模型有其局限性，可以有效地提高中长期预测的精度和效果。

3、灰色预测是建立在对历史数据的分析统计上面的，因此，数据越多，灰色预测的精度就越高，预测的结果就越可靠。

4、灰色预测是适合于数据波动不大的问题，而普通高校招生政策性因素很大，对于某些波动大的时候出现的较大变动，拟合较差，预测精度较低。

总而言之，灰色系统理论的GM（1,1）模型在数据波动不大的实际问题中可以证明是一个有效理论，相信在今后的日子里，它的功能将越来越凸现。