【摘 要】
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年平均气温是反映气候变化的重要指标,随着全球气候变暖的逐步加剧,对未来气温的预测显得尤为重要.然而,目前采用线性关系的预测模型,在研究像气温这样波动性较大的对象且样
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目(2017J01767);福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划
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年平均气温是反映气候变化的重要指标,随着全球气候变暖的逐步加剧,对未来气温的预测显得尤为重要.然而,目前采用线性关系的预测模型,在研究像气温这样波动性较大的对象且样本数量较少时准确性欠佳.灰色模型可以在少样本的情况下做出准确的预测,BP神经网络模型具有较强的非线性的优点,建立灰色-BP神经网络的组合模型,以福州市年平均气温为研究对象,对未来年平均气温的走势做出更为准确的预测,可为人们的生产生活提出合理的建议.
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