针对现有变权缓冲算子简单的结构导致其不能充分利用系统行为信息的问题,基于新信息优先原理,构造一类带有权重调节因子的全信息变权弱化缓冲算子和强化缓冲算子.考虑到权重调节因子与预测误差之间的非线性关系,以平均预测误差最小化为优化目标,应用遗传算法在(0,1)区间内搜索权重调节因子的最优值.以我国工业企业总产值和浙江省外商直接投资预测问题为例,分别验证了全信息变权弱化缓冲算子和强化缓冲算子处理小样本扰动数据建模问题的有效性.结果表明：全信息变权缓冲算子对序列的作用过程体现了新信息优先原理,通过优化权重调节因子能够有效地控制算子作用强度,且对冲击扰动系统的预测能力优于传统的高阶缓冲算子.