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为解决高可靠复杂设备的剩余寿命通常与多个性能参数共同退化相关的实际问题,提出一种多变量灰色误差神经网络预测方法。首先,建立经过背景值优化的多变量灰色预测模型MGM（1,n）,并得到原始数据序列的初始预测值。然后,利用神经网络建立残差序列与原始数据序列之间的映射关系,训练RBF神经网络。最后,将改进的MGM（1,n）模型和RBF神经网络集成,建立多变量灰色误差神经网络预测模型。实例计算结果表明,与单一预测模型相比,该方法能够有效提高预测精度。