“就业”一直是国家关心的重点问题,2009年中科院发布的《社会蓝皮书》、2018年12月在京召开的中央经济工作会议上强调的“六个稳”以及2019年3月国务院总理李克强所做的政府工作报告都重点强调了对就业问题的关注。就业是民生之本,与千家万户的生活紧密相关。就业状况的好坏通常由失业率来反映,且失业率也是有关部门制定相关政策的参考依据。根据我国目前官方公布的城镇登记失业率来看,并不能够准确的反映我国真实的失业情况。为认真贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想,全面落实党中央、国务院关于就业和就业统计工作的重要决策部署,准确及时反映全国就业失业状况,有必要估算出相对真实的失业率。因此对城镇登记失业率进行有效的测算和科学的预测具有重要的理论和现实意义。目前对城镇登记失业率测算的方法主要有调整系数法、抽样调查法和人口因素调查法三种类型,本文选择的是第一种“调整系数法”对城镇登记失业率进行调整。鉴于原始调整系数在定义的时候没有考虑到人口数量变化对失业率的影响,而且以普查年份的调整系数代替相邻年份的,因此基于城镇失业人口调整系数的公式,对城镇登记失业率调整公式进行改进。改进后的城镇登记失业率调整系数弥补了原始的调整系数的两点不足之处,最后对选取的1990-2018年的城镇登记失业率进行测算,得到修正后的城镇登记失业率。基于修正后的城镇登记失业率数据,首先建立了三种单项预测模型,分别是基于主成分分析的多元线性回归模型(主成分回归)、多项式预测模型和基于初值修正的灰色预测模型。其次为了提高预测模型对失业率的拟合程度,在三种单项预测模型的基础上,对传统的灰色趋势关联度的表达式进行了拓展,引入广义加权平均数,改变优化准则中平均数的表达形式,进而构建新的基于广义加权平均灰色趋势关联度的定权系数的失业率组合预测模型。最后引入广义诱导有序加权平均算子(GIOWA算子),构造基于GIOWA算子和灰色趋势关联度的变权系数失业率组合预测模型,给出了一种更加精确的失业率预测模型。其中在GIOWA算子的灰色趋势关联度变权组合预测模型中,选取GIOWA算子的三个特殊值?(28)1、??0和?-(28)1,分别对失业率预测做实例分析。利用lingo软件对模型求解,得到不同优化准则下的组合预测模型的权重系数,进而计算组合预测值,并从冗余预测方法、模型的优劣性和预测精度三方面对组合预测模型和单项预测模型、定权系数组合预测模型和变权系数组合预测模型之间做综合评价分析。得出结论:定权系数组合预测模型比单项预测模型预测效果好,变权系数组合预测模型预测效果比单项预测模型和定权系数组合预测模型效果好。