【摘 要】
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针对水质预测过程中样本数据少的特点，引入了改进证据理论和灰色神经网络相结合的组合预测方法。首先利用灰色神经网络作为单一模型对水质进行初步预测，再用神经网络对预测结果
【基金项目】
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云南省教育厅科学研究基金资助项目(2013Y065)
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针对水质预测过程中样本数据少的特点，引入了改进证据理论和灰色神经网络相结合的组合预测方法。首先利用灰色神经网络作为单一模型对水质进行初步预测，再用神经网络对预测结果进行分析建模，得到每个单一预测模型的可信度，最后采用改进证据理论进行融合决策，以获得各单一预测模型的权重，从而实现了水质的组合预测。实例分析结果表明，该方法拟合误差小、预测精度高。
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