【摘 要】
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【目的】建立一种对资料要求较少、精确度较高的非点源污染负荷多变量灰色神经网络预测模型,为有限资料条件下非点源污染负荷的预测提供支持。【方法】针对GM（1,N）模型在原始数
【机 构】
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西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,西安科技大学建筑与土木工程学院,西安市博通市政建筑工程有限公司,西安世园投资集团有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（50909080 50979090）, 国家水体污染控制与治理科技重大专项河流主题“渭河水污染防治专项技术研究与示范课题”（2009ZX07212-002-005-02）
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【目的】建立一种对资料要求较少、精确度较高的非点源污染负荷多变量灰色神经网络预测模型,为有限资料条件下非点源污染负荷的预测提供支持。【方法】针对GM（1,N）模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果较差的不足,提出并建立用人工神经网络对GM（1,N）模型的残差系列进行修正的改进模型,并将其应用于华县站总氮非点源污染负荷的预测。【结果】在华县站总氮非点源污染负荷预测中,灰色＋BP神经网络组合模型拟合预测效果较好,建模阶段和检验阶段的确定性系数（Nash-suttcliffe模拟效率系数）分别为1.0
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