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这里介绍了灰色系统和BP神经网络相结合的预测原理，利用BP网络，对改进的GM（1，1）残差修正模型所得预测的结果进行再预测的组合预测模型，并对攀枝花市钒钛磁铁矿的产量进行了预测。计算结果表明，该预测方法是可靠的，并具有较高的预测精度。
灰色系统和BP神经网络相结合的矿产资源预测模型
【摘 要】
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这里介绍了灰色系统和BP神经网络相结合的预测原理，利用BP网络，对改进的GM（1，1）残差修正模型所得预测的结果进行再预测的组合预测模型，并对攀枝花市钒钛磁铁矿的产量进行了预测。计
【机 构】
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成都理工大学信息管理学院
【出 处】
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物探化探计算技术
【发表日期】
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2007年5期
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