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根据综合利用灰色理论与神经网络建立预测模型的思路，给出了利用神经网络对模型残差进行修正的灰色GM（1，1）模型综合预测方法。选用我国自1994年至2005年狂犬病发病率统计数据，用灰色GM（1，1）模型对历年的疾病发病人数进行建模，并利用LM算法优化的快速BP神经网络对其残差进行修正，使得建模和预测具有更高的准确性和适应性。实验结果及仿真验证表明，加入修正过程的综合模型，其预测效果远优于单一的灰色模型。