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随着实验系统规模的不断扩大,系统运行成本高、周期长等问题逐渐显现,这就造成了实验数据获取困难、可供分析的实验数据量偏小等问题。因此,有必要通过合理的模型和方法分析原始数据的特点,对实验数据进行建模预测,获得足够的数据来对系统进行下一步的分析。针对此问题,以灰色理论为基础,在非等间距GM(1,1)灰色预测模型的基础上,首先加入残差校正模型来提高预测精度,同时对于原始数据具有周期性的情形,建立周期补偿序列,最终建立起了带周期校正的灰色残差数据预测模型。最终的实验结果表明,该模型在用于对周期性数据的预测时