【摘要】指数平滑法在实际应用中,由于其平滑参数和初值是静态的且主要靠使用者的经验来选择,极易导致系统偏差问题,因此,预测结果往往不够理想。本文在对传统指数平滑预测方法局限性分析的基础上,引出准动态平滑参数和准动态平滑初值的概念,并提出一种能自动适应预测进程的新模型。先依据统计学原理对指数平滑预测模型的精度特性进行分析;再以最小预测误差平方和(SSE)为优化目标,建立准动态指数平滑参数和初值的动态优化模型,该模型能随着新观测值的加入而自动调整;最后,基于最速梯度法基本原理,给出该优化模型的一个可行求解方法,客观地求取最优的准动态指数平滑参数和初值。将该模型作为关键技术应用到加工质量预测补偿控制领域,并与时序AR模型、灰色GM模型及传统指数平滑模型的结果进行对比,表明本文方法具有一定的优越性。