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传统的时间序列模型对地下水埋深进行预测,由于受模型自身非线性映射拟合能力的制约,很难得到理想的预测结果.为了提高模型预测精度,应用Holt-Winters三参数指数平滑法进行预测,并选用具有很强非线性逼近能力的广义回归神经网络进行残差修正,结合交叉验证方法建立了一种最优修正混合预测模型.以民勤县中渠乡火坎四社地下水埋深监测站点数据为实验数据进行.验证结果表明,所建模型与传统单一的预测方法相比提高了预测精度.