【摘 要】
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为了解决传统GM（1,1）模型在中长期预测中存在的局限性和较大偏差问题,提高模型预测精度,拓宽其应用范围,结合全信息变权弱化缓冲算子、全信息加权平均法、Newton-Cotes公式和三
【机 构】
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长安大学建筑工程学院,长安大学环境科学与工程学院,旱区地下水与生态效应教育部重点实验室
【基金项目】
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国家水体污染与治理科技重大专项(2014ZX07406-003);“弘毅长大”研究生科研创新实践项目(300111001026)
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为了解决传统GM（1,1）模型在中长期预测中存在的局限性和较大偏差问题,提高模型预测精度,拓宽其应用范围,结合全信息变权弱化缓冲算子、全信息加权平均法、Newton-Cotes公式和三次牛顿插值公式,从原始数据变换、背景值重构、初始条件优化3个方面对传统GM（1,1）模型进行改进,建立了重构背景值双变权GM（1,1）中长期预测模型.用西安市年供水量统计数据对模型进行精度检验与分析,结果表明精度检验等级为一级,具有很好的预测精度,可用于西安市年供水量的预测.
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