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当在空间位置出现突变时，偏微分方程的经典解法如有限元法和加权残差法等无法保证解的精度和收敛性。
The problems of resolution and convergence are increased by classic methods such as FEM and WRM when the solutions exhibit sharp changes.
然后对位置估计结果使用残差加权算法进行NLOS误差抑制。
Then it USES Residual Weighting Algorithm to the result of estimation in order to restrain NLOS error.
采用补充残差和加权平均的方法改进了传统的GM（1，1）模型，并将改进后的模型应用于产品故障数的预测。
The number of product trouble satisfies the properties like that. We improve traditional GM(1,1) model by supplying residual error and applying the improved model for forecasting of product trouble.
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