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《基于灰色-RBF算法的瓦斯水合物相平衡预测研究》
一、引言
瓦斯水合物是一种由天然气和水在高压低温条件下形成的冰状物质，具有储量巨大、开采利用潜力巨大的特点。然而，瓦斯水合物的相平衡预测是一个复杂且具有挑战性的问题，涉及到多种因素如压力、温度、化学成分等。近年来，随着人工智能技术的发展，越来越多的研究者开始尝试使用机器学习算法进行瓦斯水合物相平衡的预测。本文提出了一种基于灰色-RBF算法的瓦斯水合物相平衡预测模型，旨在提高预测精度和效率。
二、灰色理论及RBF神经网络概述
灰色理论是一种研究少数据、不确定问题的理论方法，通过数据的生成和挖掘，揭示系统内部规律。RBF（径向基函数）神经网络是一
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