根據(jù)公式(3)和(4)，求得關(guān)聯(lián)度：ε(2)=0．8153，ε(3)=0．824，ε(4)=0．7979，ε(5)=0．6878，ε(6)=0．7241，ε(7)=0．7368，ε(8)=0．7106，ε(9)=0．7162，ε(10)：0．6757，ε(11)=0．8832，ε(12)=0．6291，ε(13)=0．5843，ε(14)=0．7652，ε(15)=0．7031。
按灰色關(guān)聯(lián)分析原則，關(guān)聯(lián)度大的數(shù)列與參考數(shù)列關(guān)系最為密切，反之則疏遠。由此得關(guān)聯(lián)序{4}序：ε(11)>ε(3)>ε(2)>ε(4)>ε(14)>ε(7)>ε(6)>ε(9)ε>(8)ε>(15)>ε(5)>ε(10)>ε(12)>ε(13)，即單位面積質(zhì)量>經(jīng)向抗彎長度>表觀厚度>緯向抗彎長度>經(jīng)向線密度>經(jīng)向伸長率El00>經(jīng)向伸長率E20>緯向伸長率E20>緯向伸長率E5>緯向線密度>緯向伸長率El00>經(jīng)向伸長率E5>經(jīng)向密度>緯向密度。
從總體上看，棉織物的單位面積質(zhì)量、經(jīng)向抗彎長度、表觀厚度對懸垂性能影響較大，這三個因素都與懸垂系數(shù)呈比較明顯的正相關(guān)性。
3懸垂系數(shù)的灰色預(yù)測模型
由于織物各性能問的非線性關(guān)系及多個影響因素共同對織物懸垂性的作用，對懸垂系數(shù)多元線性回歸分析時，因素間的共線性較弱，因素的不完全性，數(shù)理統(tǒng)計中的線性回歸模型難以建立。灰色模型是灰色系統(tǒng)理論與方法的核心，其顯著特點是生成函數(shù)和近似微分方程，該模型對懸垂系數(shù)的預(yù)測十分適用。因此，本文運用灰色預(yù)測方法，建立了懸垂性多元預(yù)測模型。
3．1灰色預(yù)測模型建立的原理
一般針對不同的問題灰色模型分為三類，本文選用其中的靜態(tài)分析模型，即GM(0，N)模型。GM(0，N)模型的建模機理是：將原始數(shù)據(jù)作AGO處理，使其變?yōu)橛幸?guī)律的遞增曲線后，再建模，模型不追求大樣本量，因此GM(0，Iv)在一定程度上彌補了線性回歸的不足。
3．2懸垂系數(shù)灰色預(yù)測模型的建立
根據(jù)關(guān)聯(lián)度由大到小的順序，連續(xù)取1個到14個棉織物性能參數(shù)分別與懸垂系數(shù)建立GM(0，N)。通過計算，取前兩個棉織物性能參數(shù)時，建立的灰色預(yù)測模型誤差最小，即為最優(yōu)模型。因此本文根據(jù)棉織物懸垂性能的灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果，選取最具關(guān)聯(lián)度的兩個因素：單位面積質(zhì)量和經(jīng)向抗彎長度，建立懸垂系數(shù)的GM(0，N)模型。各試樣懸垂系數(shù)、單位面積質(zhì)量和經(jīng)向抗彎長度的測試數(shù)據(jù)見表1。我們借助VB軟件對建模步驟進行編程。輸入相關(guān)數(shù)據(jù)后，經(jīng)過VB軟件計算，得出：b2=0．00156935，b=0．01326241，。=-0．06686022。
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