有机灰色神经网络模型在河流水质预测中的应用

摘要：

针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化的缺陷,在分析河流水质动态变化的基础上,结合灰色理论中的GM(1,1),无偏GM(1,1)和RBF神经网络的特点,提出有机灰色神经网络预测模型,将灰色模型得到的数值作为神经网络的输入,原始数据作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构.以某地区河流水质为例,根据其变化规律,应用有机灰色神经网络模型进行预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.

关键词：灰色预测、有机灰色神经网络、河流水质、RBF神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：TV211

资助基金：国家自然科学基金50479017

在线出版日期：2007-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：193-196