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对时间序列建立中心逼近式GM（1,1）模型,通过优选模型的m值弱化序列变幅,利用BP神经网络对该模型残差值进行拟合修正,以此构建一个基于中心逼近式GM（1,1）模型的灰色神经网络预测模型。应用实例的计算结果表明,该模型可提高水质预测精度。
基于中心逼近式灰色神经网络模型的水质预测
【摘 要】
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对时间序列建立中心逼近式GM（1,1）模型,通过优选模型的m值弱化序列变幅,利用BP神经网络对该模型残差值进行拟合修正,以此构建一个基于中心逼近式GM（1,1）模型的灰色神经网络预测模
【机 构】
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海河水利委员会水文局,水利部河北水利水电勘测设计研究院
【出 处】
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海河水利
【发表日期】
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2011年6期
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