摘要∶针对数校机床热误差建模补偿的问题，提出了灰色神经网络建模补偿的新方法。首先利用机床的温度值建立了机床热误差的灰色系统预测模型，再由灰色模型预测值得到的残差建立神经网络预测模型。结合灰色系统和神经网络的优点，建立了一种新的灰色系统和BP神经网络组合热误差预测模型。最后以实测数据建模说明了灰色神经网络模型预测效果明显优于各单项模型，方法优异的预测性能对于具有复杂成分的动态数据序列的机床热误差建模也适用。