【摘 要】
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针对GM模型要求的样本点少、不必有较好的分布规律,且计算量少、操作简便,而BP神经网络可以反馈校正输出的误差,具有并行计算、分布式信息存储、强容错力、自适应学习功能等
【机 构】
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东南大学建筑学院,常州工学院土木建筑工程学院
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针对GM模型要求的样本点少、不必有较好的分布规律,且计算量少、操作简便,而BP神经网络可以反馈校正输出的误差,具有并行计算、分布式信息存储、强容错力、自适应学习功能等特点,将GM（1,1）模型与BP神经网络模型相结合,建立了混合神经网络预测模型,并结合实例进行了检验性预测。结果表明：混合神经网络模型在预测精度方面优于传统灰色模型。该模型的算法概念明确、计算简便,有较高的拟合和预测精度,具有良好的应用前景。
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