针对GM(1,1)幂模型的幂指数和背景值的优化问题,首先归纳出GM(1,1)幂模型的建模步骤和传统方法的不足,然后以平均相对误差最小化为目标、参数之间的关系为约束条件,构建了两个非线性优化模型,实现对GM(1.1)幂模型的幂指数和背景值插值系数的优化.结果表明,优化的GM(1,1)幂模型使得平均相对误差绝对值在理论上达到最小优化,解决了传统建模方法与模型检验的脱节问题,其模拟和预测精度都高于传统模型.最后,以我国高中升学率的数据为例验证了本文优化方法的优越性和有效性.（发表于《系统工程理论实践》2012年第9期）