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在原GM(1,l)模型基础上采用滑动平均法进行季节因素修正,建立了灰色季节性指数模型,并将该模型与神经网络模型运用在海拉尔市季蒸发量预测中。计算结果表明,修正后的模型与神经网络模型在拟合既含趋势变动,又含季节因素的时间序列预测中,比普通GM(1,1)模型具有更好的适应性,具有较好的效果。
灰色季节性指数模型与神经网络模型在蒸发预测中的应用
【摘 要】
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在原GM(1,l)模型基础上采用滑动平均法进行季节因素修正,建立了灰色季节性指数模型,并将该模型与神经网络模型运用在海拉尔市季蒸发量预测中。计算结果表明,修正后的模型与神
【机 构】
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内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院,内蒙古水利水电勘测设计院勘察处
【出 处】
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水利科技与经济
【发表日期】
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2010年08期
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