【摘 要】
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为更准确预测自来水厂的加矾量，弥补灰色GM（1，1）预测模型和神经网络预测模型在自动加矾系统中预测的不足，采用灰色GM（1，1）预测模型和BP神经网络预测模型相结合的方法，即灰色神经网络耦
【机 构】
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湖北水利水电职业技术学院机电工程系,驻马店供电公司
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为更准确预测自来水厂的加矾量，弥补灰色GM（1，1）预测模型和神经网络预测模型在自动加矾系统中预测的不足，采用灰色GM（1，1）预测模型和BP神经网络预测模型相结合的方法，即灰色神经网络耦合模型，并运用于自来水厂自动加矾系统，根据实测数据计算预测值．结果表明：灰色GM（1，1）模型平均相对误差为0．016％，最大相差为0．025％，BP神经网络模型平均相对误差为0．037％，最大相差为0．069％，灰色神经网络耦合模型的平均相对误差0．006％，最大相差0．009％，其模拟精度远远高于其他2种模型的模拟值
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