【摘 要】
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针对传统GM(1,N)模型求解时假定相关因素为线性相关与实际不符的问题,提出改进的GM(1,N)非线性优化方法,并将其应用于邯郸市2010～2015年地下水矿化度的拟合预测中,对比改进的G
【基金项目】
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河北省科技厅重点研发项目(16273604D);北京市自然基金项目(J150005)
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针对传统GM(1,N)模型求解时假定相关因素为线性相关与实际不符的问题,提出改进的GM(1,N)非线性优化方法,并将其应用于邯郸市2010～2015年地下水矿化度的拟合预测中,对比改进的GM(1,N)模型、传统GM(1,N)模型、多元线性回归分析、BP神经网络模型的拟合预测结果,验证改进的GM(1,N)模型的有效性。结果表明改进的非线性GM(1,N)模型拟合精度最好,其预测精度略低于BP神经网络模型。
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