为了进一步增强灰色预测模型对原始数据的适应能力, 提出一种时变参数GM(1, 1) 幂模型, 通过引入多项式函数描述GM(1, 1) 幂模型的结构参数随时间的动态变化规律. 根据建模样本量的不同, 分3 种情形给出了模型的参数辨识算式, 同时给出了时变参数GM(1, 1) 幂模型白化方程的解析解, 利用积分复合梯形公式将其转化为可用于预测的离散时间响应式, 并提出了参数优化方法. 应用实例表明, 时变参数GM(1, 1) 幂模型比固定参数GM(1, 1) 幂模型具有更高的模拟和预测精度.