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运用线性回归对预测数据进行分析，剔除异常数据，用GM（1，1）模型进行预测，有效降低了数据相对误差，提高了预测数据的精度。选用印刷包衬压缩变形的压缩变形量λ值，用线性回归进行数据分析并剔除异常数据后用GM（1，1）进行预测，使得预测数据具有更高的准确性和适应性。实验及仿真结果表明，经过前期数据分析整理后的灰色预测模型，其预测期望值远优于单纯的回归模型和GM（1，1）模型。