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为了实现对测量仪器校准间隔的优化，对其校准数据进行建模，用滑动平均建模法建立线性趋势模型，预测参数的总体趋势，在此基础上利用动态神经网络对预测残差序列进行补偿，从而得到校准数据的预测值。给出基于线性趋势与神经网络的组合预测模型，通过实验对预测模型进行了验证和对比分析，并以此为根据对校准间隔进行优化。结果表明，该组合模型比单一模型预测精度高，既能预测总体趋势也能适应随机波动，并且简单易行，具有较强的普适性。