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摘要:
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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文献信息
篇名 基于灰色广义回归神经网络的工业废水排放量预测
来源期刊 水资源与水工程学报 学科 地球科学
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
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 64-67
页数 4页 分类号 X321|X324
字数 2701字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-643X.2007.01.016
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 董淑惠 13 248 7.0 13.0
2 张文丽 河北农业大学城乡建设学院 6 96 4.0 6.0
3 路金喜 河北农业大学城乡建设学院 20 133 6.0 11.0
4 关珂 河北农业大学城乡建设学院 4 29 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水资源与水工程学报
双月刊
1672-643X
61-1413/TV
大16开
陕西杨凌渭惠路23号
1990
chi
出版文献量(篇)
4150
总下载数(次)
7
总被引数(次)
30284
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