地下水水质预测的有机灰色神经网络方法

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，结合灰色理论中的GM（1，1），和灰色残差GM（1，1）和RBF神经网络的特点，提出一种新的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。以某地区地下水水质为例，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。