預測模式乃是一種預測工具，各個模式之間並沒有絕對的好與壞，而是取決於資料本身的類型，使用者透過觀察資料相關趨勢去選擇一個較合適的模型。然而，多數的模型在使用上容易受到使用規範的限制，例如：要求所搜集的資料必需高於某一標準值，或是必需符合某些相關的假設等。再者，繁複的過程必需花費相當多的計算時間，其實用性可能會因為時效性的限制而無法發揮即時預測效果，有藉於此，本研究試圖尋找出一個穩定性強且使用上較簡單之混合式模型，並將該混合式模型應用於混沌系統 (Chaos system)之資料數據(勞倫茲系統及邏輯映射)預測上。結合迴歸分析(Regression analysis)與灰色理論(Grey theory)之特點，建立混合式預測模型，提出之方法以迴歸分析首先對資料進行初步趨勢預測，再輔以動態灰色模型(Dynamic grey model)進行後續殘差修正，並將該模式稱為灰色殘差修正迴歸模型(Regression model with grey residue modification, 簡稱RM_GRM)。相關預測結果顯示，RM_GRM之波動預測能力比只使用動態灰色模型或是複迴歸模型(Multiple regression model)時來的準確，且預測未知期數增加時，RM_GRM穩定性會逐漸優於複迴歸模型。

Most forecasting modes can be used to predict the trend of a specific data, but not for all cases. This thesis proposes a hybrid prediction method called Regression and Dynamic Grey Prediction approach, which combines the regression analysis and the dynamic grey model. The proposed approach firstly uses the regression analysis to obtain the tendency of the data, and residue is then modified by the grey prediction model. The continuous and discrete chaotic systems, Lorenz system and logistic map, are used to test the proposed hybrid approach. From predicted results, quality predicting performance of the proposed hybrid model is demonstrated, and the robustness to various data types is achieved.

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