【摘 要】
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针对灰色GM（1,1）模型预测结果易受模型中以前测得的陈旧数据的干扰,及等维动态GM（1,1）受缚于维数选择的情况,给出了不等维加权动态GM（1,1）模型的基本内容及建模过程,模型中计算出多
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针对灰色GM（1,1）模型预测结果易受模型中以前测得的陈旧数据的干扰,及等维动态GM（1,1）受缚于维数选择的情况,给出了不等维加权动态GM（1,1）模型的基本内容及建模过程,模型中计算出多种维数的GM（1,1）模型的预测值,并且通过萨函数加权法和BP神经网络计算出每种维数的权值,通过加权获得最终预测值。并且成功地将不等维加权动态GM（1,1）模型应用于大坝变形度的预测预报。实践证明,不等维加权动态GM（1,1）模型由于考虑了维数对模型结果的影响,而且及时地更新数据,提高了灰区间的白色度,预测效果比传统的
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