【摘 要】
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参考作物腾发量（ET0）是制定灌溉用水计划、水量分配计划的最基本、最重要内容之一,其精确预测可以提高灌溉预报的精度。针对GM（1,1）模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预
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参考作物腾发量（ET0）是制定灌溉用水计划、水量分配计划的最基本、最重要内容之一,其精确预测可以提高灌溉预报的精度。针对GM（1,1）模型在原始数据变化幅度较大且趋势不明显时预测效果差的情况,提出了用人工神经网络对GM（1,1）模型的残差系列进行修正的组合模型,并将其应用于鞍山地区参考作物腾发量预测中。预测结果表明,该方法具有较高的预测精度,同时也指出了其存在的不足之处,有待今后加以解决,以进一步提高其预测的稳定性。
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