1982年Tanaka等人首次提出模糊线性回归模型,它将观测值与估计值之间的偏差看成是由系统的不确定性造成的,这种不确定性用回归系数的模糊性表示,即将回归系数看成具有某种隶属度函数的模糊数。自模糊线性回归模型被提出以来,它就成为了众多学者的研究焦点之一,并在工程技术、经济、金融、管理、生物科学等领域有着广泛的应用。在已有的研究当中,人们大多利用对称三角模糊数作为模糊线性回归模型的系数,很少涉及到其他类型模糊数的讨论。鉴于在实际应用中,很多模糊现象可以用正态模糊数来描述,因此有必要研究以正态模糊数为模糊系数的模糊线性回归模型。本文主要研究内容如下:1.本文系统地研究了基于正态模糊数的多元线性回归模型,在最小二乘法则下,该模型的求解分解为一个无约束条件的最小二乘问题和一个带线性不等式约束条件的二次规划问题,并证明了解的存在性和唯一性,最后给出了模型的两个评价指标,即模糊修正复相关系数与平均格贴近度,以评价模型回归预测效果的优劣;2.将本文研究的模型应用于某矿区锡矿资源储量的回归预测。首先利用经典的线性回归模型进行异常点处理,再将模型应用于异常点处理后的数据进行模糊回归分析,得到了如下模型:Y^*=（73.1786,0）_N+（0.9065,0.2254）_NZ₁+（-0.9882,0）_NInZ₂+（0.6501,0.1290）_NInZ₃+（103881,0.3787）_NInZ₄+（0.521,0.063）_NZ₅并算得模糊修正复相关系数R²=0.9004,验证数据的平均格贴近度Q=0.9683,说明了模型的回归预测效果很好。3.本文计算了回归系数为对称三角模糊数情形的回归预测结果与回归系数为正态模糊数的情形作为对比,结果表明在模糊修正复相关系数和平均贴近度指标上,本文研究的基于正态模糊数的模糊线性回归模型均优于基于对称三角模糊数的模糊线性回归模型。