检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:邱俊楠[1] 张鑫[1] 王宏伟[1] 孙天青[2]
机构地区:[1]西北农林科技大学水利与建筑工程学院,陕西杨凌712100 [2]中水北方勘测设计研究有限责任公司,天津300222
出 处:《人民黄河》2012年第7期47-49,共3页Yellow River
基 金:国家"863"计划项目(14110209);"十一五"国家重大科技支撑计划项目(2006BAD11B05);西北农林科技大学博士科研启动基金资助项目(01140504);西北农林科技大学科研专项(08080230)
摘 要:为提高传统的GM(1,1)模型精度,分别从原始数据序列检验和建立残差修正模型两方面进行了改进,并将改进的灰色灾变模型与不进行原始序列检验的GM(1,1)1模型和对原始数据序列进行检验的GM(1,1)2模型进行了比较。结果表明:改进的灰色灾变模型精度最高;运用该模型预测榆林市未来可能发生干旱的年份分别为2012年、2015年和2019年。In order to improve the accuracy of the GM(1,1) model,this article established the improved gray catastrophe model from the test of original data sequence and the establishment of residual correction model,then compared the new model with GM(1,1)1 that without consider the test of original data sequence and GM(1,1)2 that consider the test of original data sequence.The application results show that the improved gray catastrophe model has the highest accuracy,and Yulin City probably encounter droughts in 2012,2015 and 2019 respectively.
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