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针对GM(1,1)模型预测时段较长时精度较低的缺点,本文提出了基于神经网络的GM(1,1)预测模型残差修正方法,并且与传统的残差GM(1,1)模型修正方法进行了比较,经工程实例验证,本文提出的方法能有效提高预测精度、延长预测时段,在工程中有较好的应用。
基于神经网络的GM(1,1)预测模型残差修正研究
【摘 要】
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针对GM(1,1)模型预测时段较长时精度较低的缺点,本文提出了基于神经网络的GM(1,1)预测模型残差修正方法,并且与传统的残差GM(1,1)模型修正方法进行了比较,经工程实例验证,本文提出的方法能有效提高预测精度、延长预测时段,在工程中有较好的应用。
【机 构】
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南京林业大学,江苏,南京,210037
【出 处】
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城市勘测
【发表日期】
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2008年01期
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