《表3 传统BP神经网络模型与改进模型误差值对比》

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《基于灰色BP-NN优化组合的PM2.5预测》

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改进后的模型的主要区别在于对测试数据通过灰色预测方法进行预测，由于灰色模型具有发现事物潜在变化特征的性质，使得采用经过灰色预测进行处理过后的数据包含了历史因素的影响，从而对BP神经网络不能很好地利用时间序列中存在的规律的缺点进行了改善。经过改进后的模型计算系统误差与传统的基于BP神经网络模型的系统误差进行对比，如表3所示。