计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2007年
30期
231-233,238
,共4页
数据挖掘%水文预测%时间序列%灰色理论%灰色神经网络组合模型
數據挖掘%水文預測%時間序列%灰色理論%灰色神經網絡組閤模型
수거알굴%수문예측%시간서렬%회색이론%회색신경망락조합모형
基于灰色理论和灰色神经网络组合预测模型,对水文时间序列进行数据挖掘.对原始序列首先进行了对数-方根变换,使得数据序列满足灰色理论的覆盖条件,采用灰色预测模型GM(1,1),对数据序列进行预测,由于灰色预测属于线性预测,因此将灰色预测模型与神经网络模型相结合,提高了预测精度.以都江堰岷江来水数据为原始数据进行实际预测,实验证明,这种组合模型的预测效果优于传统预测模型.
基于灰色理論和灰色神經網絡組閤預測模型,對水文時間序列進行數據挖掘.對原始序列首先進行瞭對數-方根變換,使得數據序列滿足灰色理論的覆蓋條件,採用灰色預測模型GM(1,1),對數據序列進行預測,由于灰色預測屬于線性預測,因此將灰色預測模型與神經網絡模型相結閤,提高瞭預測精度.以都江堰岷江來水數據為原始數據進行實際預測,實驗證明,這種組閤模型的預測效果優于傳統預測模型.
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