《表1 2016年6月1日凌晨和正午时刻的实际值与预测值》

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《基于GRU神经网络与灰色模型集成的气温预报》

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为了保证实验具有准确性，本文选择2016年6月1日的气温数据作为训练集，并选取两组具有代表性的时间点（凌晨与正午）进行展示（表1）。首先，我们每次取出10个气温数据作为原始数据进行累加，通过循环生成累加矩阵，并求出待定参数。然后将运算后的数据与原始数据比较（图8）。