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基于灰色广义回归神经网络的工业废水排放量预测
被引量：
10
1
作者
张文丽
路金喜
+2 位作者
宋双虎
董淑惠
关珂
《水资源与水工程学报》
2007年第1期64-67,共4页
将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络结合起来,构建了一种新型串联灰色神经网络预测方法,有效地将灰色系统的贫乏数据建模和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合,充分提取历史数据及相关因素数据包含的信息,建立精度较高的...
将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络结合起来,构建了一种新型串联灰色神经网络预测方法,有效地将灰色系统的贫乏数据建模和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合,充分提取历史数据及相关因素数据包含的信息,建立精度较高的预测模型。通过对工业废水排放量实例预测,结果表明该方法是有效可行的。
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关键词
改进的灰色模型
广义回归神经网络
相关因素数据
工业废水排放量预测
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职称材料
题名
基于灰色广义回归神经网络的工业废水排放量预测
被引量：
10
1
作者
张文丽
路金喜
宋双虎
董淑惠
关珂
机构
河北农业大学城乡建设学院
张河湾抽水蓄能电站
华北电力大学
出处
《水资源与水工程学报》
2007年第1期64-67,共4页
文摘
将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络结合起来,构建了一种新型串联灰色神经网络预测方法,有效地将灰色系统的贫乏数据建模和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合,充分提取历史数据及相关因素数据包含的信息,建立精度较高的预测模型。通过对工业废水排放量实例预测,结果表明该方法是有效可行的。
关键词
改进的灰色模型
广义回归神经网络
相关因素数据
工业废水排放量预测
Keywords
improved GM （1,1）
GRNN
correlation factor data
forecast of industrial waste water volume
分类号
X321 [环境科学与工程—环境工程]
X324 [环境科学与工程—环境工程]
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出处
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1
基于灰色广义回归神经网络的工业废水排放量预测
张文丽
路金喜
宋双虎
董淑惠
关珂
《水资源与水工程学报》
2007
10
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