【摘 要】
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原始序列规律、一次累加生成序列光滑度及其初始值是影响GM（1,1）模型预测精度的主要原因.为了获得较高的预测精度,在原有改善序列光滑度方法的基础上,给出一种基于加权和最小平
【机 构】
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大连理工大学机械工程学院,大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
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原始序列规律、一次累加生成序列光滑度及其初始值是影响GM（1,1）模型预测精度的主要原因.为了获得较高的预测精度,在原有改善序列光滑度方法的基础上,给出一种基于加权和最小平均相对误差的灰色改进算法.该改进算法不但能够提高拟合及预测精度,而且拓展了传统GM（1,1）预测模型的适用范围.将传统方法与改进算法应用于实际设备故障诊断和寿命预测,结果表明,改进算法对于机械设备的预知维修具有较好的参考价值.
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