【摘 要】
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针对生产过程中的动态性和预测的非零误差性，在传统灰色模型的基础上，遵循数据“重近轻远”的原则，综合数据新陈代谢动态反映系统目前特征和傅里叶变换强大的降噪功能的优势，提出
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针对生产过程中的动态性和预测的非零误差性，在传统灰色模型的基础上，遵循数据“重近轻远”的原则，综合数据新陈代谢动态反映系统目前特征和傅里叶变换强大的降噪功能的优势，提出循环傅里叶修正新陈代谢GM（1，1）模型（CFGM（1，1）），并给出相应的步骤和算法。该模型通过傅里叶变换对新陈代谢模型的预测残差进行动态修正补偿，提高了对系统随机误差的预测能力，从而提高了预测精度。对具体实例的Matlab仿真，表明，CFGM（1，1）模型预测精度较高，建模与计算速度快且不需要大量的数据，为动态生产过程的在线控制提供了有
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