基于GM(1,1)模型的模拟或预测结果具有严格单调性，导致其难以实现对随机波动序列的有效模拟，而以累加序列模拟值作为累减还原参数的建模方式是导致GM(1,1)模型精度不理想的主要原因。为了提高GM(1,1)模型模拟及预测精度，在传统灰色预测模型建模基础上，提出了基于改进累减还原方法的新 GM(1,1)模型，然后应用该模型对城市短时交通流进行了模拟和预测，并将结果与传统 GM(1,1)模型进行了比较和分析，结果显示新模型具有更加良好的模拟及预测性能。