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我国城市年用水量数据较少并与诸多因素息息相关,是一个典型的灰色系统.本文利用灰色系统的少数据建模优点和神经网络的精度可控性优点,建立了城市年用水量的灰色神经网络GNNM(1,1)模型.利用该模型对S市城市用水量进行了实际预测研究,实例证明了该方法的正确性和科学性.
GNNM(1,1)模型在城市用水量预测中的应用
【摘 要】
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我国城市年用水量数据较少并与诸多因素息息相关,是一个典型的灰色系统.本文利用灰色系统的少数据建模优点和神经网络的精度可控性优点,建立了城市年用水量的灰色神经网络GNN
【机 构】
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山东建筑大学,市政与环境工程学院,山东,济南,250101;哈尔滨工业大学,市政环境工程学院,黑龙江,哈尔滨,150090;济南市历城区青龙山水厂,山东,济南,250103
【出 处】
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山东建筑工程学院学报
【发表日期】
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2006年4期
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