本文選題：灰色模型 + BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型��； 參考：《人民黃河》2016年12期

【摘要】：為了提高水位預測的精確度,提出一種將灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型相結(jié)合的灰色-BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測方法。該方法通過分別計算灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測結(jié)果的均方誤差,按照誤差計算權(quán)重并重新組合,得到最終的預測結(jié)果。研究證明,該方法比灰色模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測精度高,預報結(jié)果更加接近實測值。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of water level prediction, a grey BP neural network prediction method combining grey model with neural network model is proposed.This method calculates the mean square error of the prediction results of grey model and neural network model respectively, calculates the weight according to the error and reassembles, and obtains the final prediction result.It is proved that the prediction accuracy of this method is higher than that of grey model and neural network model, and the prediction result is closer to the measured value.
【作者單位】： 水利部水文局(水利信息中心);河海大學計算機與信息學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61572171) 中央高校基本科研業(yè)務費資助項目(B15020191)
【分類號】：TV124;TP183

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本文編號：1736242