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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改进模型，并将其应用于和田河径流变化预测中。结果表明，该方法提高了模型精度，为分析和田河径流变化趋势提供了有效的方法。
灰色人工神经网络模型及其在和田河径流预测中的应用
【摘 要】
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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改进模型，并将其应用于和田河径流变化预测中。结
【机 构】
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西安理工大学西北水资源与环境生态教育部重点实验室,西安市水电勘察测绘院
【出 处】
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黑龙江水专学报
【发表日期】
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2006年4期
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