改进的GM(1,N)灰色模型在邯郸市地下水矿化度预测中的应用

作者：王渊; 杜富慧^*

来源：水电能源科学, 2018, 36(12): 44-46.

• 传统GM(1,N)模型
• 改进的GM(1,N)模型
• 多元线性回归分析
• BP神经网络

针对传统GM(1,N)模型求解时假定相关因素为线性相关与实际不符的问题,提出改进的GM(1,N)非线性优化方法,并将其应用于邯郸市2010～2015年地下水矿化度的拟合预测中,对比改进的GM(1,N)模型、传统GM(1,N)模型、多元线性回归分析、BP神经网络模型的拟合预测结果,验证改进的GM(1,N)模型的有效性。结果表明改进的非线性GM(1,N)模型拟合精度最好,其预测精度略低于BP神经网络模型。

• 出版日期2018
• 单位河北工程大学