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摘要
摘要
水质预测需要能准确地预测出水质的发展趋势,为科学决策与制定计划提供有效
数据支撑。水质预测模型建模是这些任务顺利实现不可或缺的一项工作。水质预测不
确定因素较多,灰色模型擅长不确定系统问题。但整数阶灰色模型比较依赖旧数据,
预测效果不好,具有记忆功能的分数阶灰色模型满足新信息优先原理,更适合水质预
测。本文主要从模型参数结构优化、智能算法优化、模型与算法复合优化三个方面研
究分数阶灰色预测模型中分数阶优化问题,
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