有鑑於影響營造工程專案執行之影響因子，均非以規則型態發展，即屬於震盪型之時間序列，以致於無法進行有效的預測。因此，本研究透過原始GM（1,1）模型之背景值計算的改善，以及結合殘差修正技術，提出了一個適用於震盪型時間序列發展之灰色預測改良模型，進而有效的預測未來資訊脈動，使決策者能即早因應相關工程問題。
此外，飽和曲線在管理上亦有其重要意義，譬如預估特定地區的土地開發總數，有助於擬定建設策略；預測產品經濟壽命或替代能源取代率，則有助於決定投入市場的時機與數量；預測地基沉陷量，則有助於判斷未來改善的必要性。鑑此，本研究擬針對具有飽和曲線發展之時間序列，透過最小平方法的運作，找出與建模序列離差最小化的灰色費爾哈斯特模型，進而建構一個有效的預測模型，以便獲得更可靠的預測數據，作為營造產業擬定相關策略之參考。

As factors influencing execution of construction engineering project exist, the prediction of dynamic time series cannot be done effectively. Consequently, this research through the improved background value calculated using original GM(1,1) model combine with residual series modified technique, suggest an applicable improved grey forecasting model on dynamic time series followed by effective information pulse forecasting. Hence, decision maker can respond accordingly to interrelated engineering issue as soon as possible. Furthermore, saturation curve has major significance on the management problem. For instance, contribution in construction drawing when estimating total sum of exploited territory of a specific area; determining opportunity and quantity of market operation in forecasting a product’s life span or replacement rate of substitute energy resources; forecasting foundation’s settlement in determining future improvement necessity. This research aim at saturation curve improvement time series through least squares algorithm find out the smallest modeling series deviation, in order to obtain a more reliable forecasted number as a reference of interrelated strategy of construction industry.

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