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本文旨在探究几种气温实时预测的方法,并通过软件仿真得到预测结果,根据相关指标对预测结果进行定性评估。仿真发现,GM（1,1）模型准确度高,BP神经网络模型动态性能较好,而灰色-神经网络模型兼具灰色模型与人工神经网络的特长,能有效提高气温实时预测的精度,但仿真速度有所减慢。
气温实时预测方法探究
【摘 要】
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本文旨在探究几种气温实时预测的方法,并通过软件仿真得到预测结果,根据相关指标对预测结果进行定性评估。仿真发现,GM（1,1）模型准确度高,BP神经网络模型动态性能较好,而灰色-
【机 构】
：
华北电力大学
【出 处】
：
科技视界
【发表日期】
：
2012年24期
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