引入灰色弱化缓冲算子的人工神经网络组合预测方法在年径流预测中的应用

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为了提高年径流量预测的精度,将灰色系统理论的弱化缓冲算子和人工神经网络相结合,提出一种新的年径流预测方法——引入灰色弱化缓冲算子的人工神经网络组合预测方法,并以兰州站年径流过程计算为例,验证了该方法的合理性。结果表明,预测结果精度较高,可见将引入灰色弱化缓冲算子的人工神经网络组合预测方法用于年径流预测具有可行性。 In order to improve the accuracy of annual runoff forecasting, a new annual runoff forecasting method is proposed by combining the weakening buffer operator of gray system theory and artificial neural network (ANN) - the artificial neural network (ANN) combined forecasting method of gray weakening buffer operator, Taking Lanzhou station annual runoff calculation as an example, the rationality of this method is verified. The results show that the prediction accuracy is high, and it is feasible to use the combination forecasting method of artificial neural network with gray weakening operator for annual runoff prediction.
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