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提出了一种面向设备维修时间预测的组合优化模型,即首先利用混沌粒子群优化算法估计灰色模型参数,然后结合线性回归方法推导得到可以补偿灰色预测模型误差的设备维修时间预测模型,同时以船用柴油机汽缸的维修时间预测为例进行了仿真实验。结果表明,该组合优化模型的预测精度较高,可以有效减小数据波动引起的误差,具有较高的应用前景。