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为更准确预测自来水厂的加矾量,弥补灰色GM(1,1)预测模型和神经网络预测模型在自动加矾系统中预测的不足,采用灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络预测模型相结合的方法,即灰色神经网络耦合模型,并运用于自来水厂自动加矾系统,根据实测数据计算预测值.结果表明:灰色GM(1,1)模型平均相对误差为0.016%,最大相差为0.025%,BP神经网络模型平均相对误差为0.037%,最大相差为0.069%,灰色神经网络耦合模型的平均相对误差0.006%,最大相差0.009%,其模拟精度远远高于其他2种模型的模拟值,具有广泛的实用性. 相似文献
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