【摘 要】
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通过粒子群算法求解GM（1,1）模型中的参数α和μ,对传统的GM（1,1）模型进行了改进。通过实例分析表明：基于粒子群算法的GM（1,1）模型对非平缓数据序列的拟合精度显著优于传统的GM（1,1）模
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通过粒子群算法求解GM（1,1）模型中的参数α和μ,对传统的GM（1,1）模型进行了改进。通过实例分析表明：基于粒子群算法的GM（1,1）模型对非平缓数据序列的拟合精度显著优于传统的GM（1,1）模型,对平缓数据序列,在拟合的平滑性和与原始数据序列的整体接近程度上优于传统的GM（1,1）模型。将该方法应用于结构损伤预测,结果表明：基于粒子群算法的GM（1,1）模型对检测数据的处理能力更强,预测数值与真值的整体吻合度更高,从而使模型能更好地应用于复杂结构及复杂情况下的损伤预测。
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