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研究并建立了老采空区残余沉降的灰色马尔可夫预测模型(GM-Markov),采用粒子群优化算法(PSO)求解GM(1,1)模型的最优背景值和初始扰动值,充分提取序列中的趋势信息进行建模、预测,并引入马尔可夫链对预测结果进行修正。通过实例将GM-Markov模型与GM(1,1)的预测结果进行比较分析。结果表明:GM-Markov模型的预测精度和稳定性均优于GM(1,1)。