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将GM（1，1）预测模型与广义回归神经网络结合起来，构建了一种新型串联灰色神经网络预测方法，有效地将灰色系统的贫乏数据建模和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合，充分提取历史数据及相关因素数据包含的信息，建立精度较高的预测模型。通过对工业废水排放量实例预测，结果表明该方法是有效可行的。
基于灰色广义回归神经网络的工业废水排放量预测
【摘 要】
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将GM（1，1）预测模型与广义回归神经网络结合起来，构建了一种新型串联灰色神经网络预测方法，有效地将灰色系统的贫乏数据建模和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合，充分提
【机 构】
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河北农业大学城乡建设学院,张河湾抽水蓄能电站,华北电力大学
【出 处】
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水资源与水工程学报
【发表日期】
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2007年1期
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