【摘 要】
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石油消费总量的时间序列具有增长趋势性和较强的随机波动性。本文利用灰色GM(1，1)模型与L-M算法优化的BP神经网络,建立了BP神经网络残差修正的灰色组合模型。此组合模型兼有灰
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石油消费总量的时间序列具有增长趋势性和较强的随机波动性。本文利用灰色GM(1，1)模型与L-M算法优化的BP神经网络,建立了BP神经网络残差修正的灰色组合模型。此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了原始数据少,数据随机波动大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。最后通过对石油消费总量的仿真验证了模型的有效性及可应用性。
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