摘要：針對觀測數據的非等間距性以及NGM (1, 1, k)模型建立的不足,本文構建了灰作用量優化的非等間距NGM (1, 1, k)模型.基于數值積分原理,推導出模型背景值改進算法的非等間距Simpson數值積分公式.然后利用原始數據序列的觀測值與模擬值的相對誤差平方和最小為目標,構建新的效用函數作為求解新模型的時間響應函數中的最優常數表達式,從而形成了完整的非等間距NGM (1, 1, k)模型的改進算法.最后,通過兩個算例驗證了所提出模型的有效性和實用性,表明了優化模型可以有效地提高預測精度.