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为提高原始数据呈非线性、随机性变化、样本量较小时城市耕地面积的预测精度,将无偏GM（1,1）模型与广义回归神经网络相结合,建立了基于灰色广义回归神经网络的城市耕地面积预测模型,并将其应用于平顶山市耕地面积预测,结果表明该模型精度高,具有一定的应用价值。
基于灰色广义回归神经网络模型的城市耕地面积预测
【摘 要】
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为提高原始数据呈非线性、随机性变化、样本量较小时城市耕地面积的预测精度,将无偏GM（1,1）模型与广义回归神经网络相结合,建立了基于灰色广义回归神经网络的城市耕地面积预测
【机 构】
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平顶山学院数学与信息科学学院,内江师范学院数学与信息科学学院,四川省高等学校数值仿真重点实验室,东南大学自动化学院,黔南民族师范学院数学系
【出 处】
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地理与地理信息科学
【发表日期】
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2012年3期
【基金项目】
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河南省科技计划重点项目(102102310299);贵州省自然科学基金项目(黔科教20090045)
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