差分-指数平滑模型是一种常用时间序列预测模型.该模型需要先对时间序列进行平稳化差分处理，然后利用指数平滑技巧进行预测.当时间序列波动较大、即便经过二阶差分处理得到的时间序列仍不平稳时，模型的预测效果往往变差.为解决这个问题，本文对模型的二阶差分时间序列中的非平稳数据进行调整，提出了一种改进的差分-指数平滑预测模型.本文比较了改进模型、原模型及残差自回归模型对该类时间序列的预测性能，结果表明，改进模型的预测精度显著优于后两者，且改进模型对具有不同增长趋势的时间序列均有良好预测能力.