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[期刊] 统计与决策
[作者]
黄洋 鲁海燕 程毕芸 许凯波
针对居民消费价格指数的特点,结合灰色理论和RBF神经网络的优点,利用新信息优先的思想,提出一种基于新维无偏灰色RBF神经网络的居民消费价格指数预测模型。首先对原始数据进行对数变换,提高数据的光滑度;然后建立无偏灰色预测模型,利用预测数据对原始数据进行等维更新;最后建立无偏灰色模型,并利用预测数据对RBF神经网络进行训练。通过对我国居民价格消费指数数据进行建模分析和实验,结果表明,文章提出的新维无偏灰色RBF神经网络预测模型比无偏灰色模型以及无偏灰色RBF神经网络模型的预测结果的相对误差小,且模型的预测精度更高。
[期刊] 企业经济
[作者]
孙爱荣 程亚鹏
房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,以Matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵海华
针对财政收入及其影响因素原始数据呈随机性、非线性变化,两者之间具有非线性相关关系的特点,文章在分析RBF神经网络和无偏GM(1,1)模型两者建模优点的基础上,结合回归分析思想,提出了基于灰色RBF神经网络的多因素财政收入预测模型;并以安徽省财政收入数据作为检验样本对所建模型进行检验。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王慧
提出一种基于灰色理论BP神经网络的网络入侵预测方法。针对传统的预测方法难以高效预测大规模网络的复杂攻击行为,利用基于灰色理论的BP神经网络算法,对网络传输中的数据包建立模型、分析和检测识别,结果表明了改进后的入侵预测模型具有更好的预测精确度和效率。
关键词：
BP神经网络 灰色理论 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆明希 严广乐
为了提高居民消费价格指数的预测精度,对于呈近似S形的CPI时间序列,利用灰色Verhulst模型对其预测。构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式,利用BP神经网络对原始数据与灰色Verhulst预测值的残差进行训练。仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和文献[1]的总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhulst模型中能较好地提高预测精度。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓辉 杨勇 杨洪伟
为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。
关键词：
BP神经网路 灰色模型 干旱预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
薛佳佳
针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,文章提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。将该预测模型运用于股票指数预测,实证结果表明:该模型预测精度高,平均预测误差为0.52%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的使用价值。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张吉刚 梁娜 韩艳敏
本文结合文献中消费者网上购物意向的实际调查资料,基于灰关联分析方法,解析了各影响因子对消费者网上购物意向的影响程度。以反映消费者网上购物意向的各影响因子作为输入变量,以网上购物意向的专家评价作为输出数据,采用27-55-1层结构,建立了基于BP神经网络预测模型。
关键词：
灰关联分析 BP神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏景明,肖冬荣,卓为
[期刊] 统计与决策
[作者]
周慧 王晓光
文章根据组合预测的理论和神经网络的非线性性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型的中国火灾组合预测模型。此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映火灾的发展趋势,为中国火灾预测提供合理的依据。
[期刊] 软科学
[作者]
俞达 綦方中
以浙江省公路货运量历史数据为例,考虑到影响货运量主要因素,采用灰色神经网络模型GNNM(1,N)进行预测,并与灰色模型GM(1,N)和神经网络预测结果相比较。计算结果表明:该方法在预测公路物流需求量具有有效性;在灰色模型GM(1,N)预测时,通过比较紧邻均值生成序列的生成系数α对预测精度的影响,选取了最优值进行计算从而提高了灰色模型的预测精度。
关键词：
灰色理论 神经网络 GNNM(1,N)
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓利 王泽江
文章针对传统物流需求单一预测方法的缺陷,选择并改进灰色系统与神经网络的组合模型,构建煤炭物流需求预测系统,结合2000~2012年间的相关统计信息,进行改进后的灰色神经网络预测模型检验,预测结果显示:该模型具有较高的预测精度,满足煤炭物流需求预测要求,对于应用于复杂非线性系统具有可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王保贤 刘毅
人力资源是企业的核心资源,人力资源需求预测对人力资源配置和优化起着至关重要的作用。文章从人力资源预测等基本概念出发,创新地构建了灰色BP神经网络模型,对电力公司的人力资源需求进行分析,通过灰色预测模型确定电力公司的关键分析指标,并以灰色预测模型的指标预测值作为BP神经网络的输入,最终获得BP神经网络模型的预测值。实证分析表明,灰色预测模型与BP神经网络的组合模型对电力公司的人力资源需求预测具有较小的误差和优良的仿真效果;同时,与单一的灰色预测模型相比,灰色BP神经网络模型表现出更好的预测精度。
关键词：
人力资源 需求预测 BP神经网络 灰预测
[期刊] 农业技术经济
[作者]
李慧 孙东升
为全面推进城乡社会保障体系建设，进一步推进城乡居民社会养老保险政策，基于＂政府推荐自主选择＂的方针，向政策的受众提供科学合理的缴费档次的选择建议非常重要。本文提出一种基于蚁群优化算法的灰色模型和ＲＢＦ神经网络算法相结合的预测分类方法，根据个体特征向量为居民推荐较为适合的养老保险缴费等级。根据不同人群的参保人群个体特征进行个体信息模型构建，基于优化灰色模型和蚁群算法的全局寻优能力，以蚁群优化灰色模型的结果作为ＲＢＦ神经网络算法的输入，以ＣＨＡＲＬＳ调研数据作为遗传神经网络算法的输出，对神经网络进行训练减小分类预测的偏差。经检验该方法比较准确和有效，可以在参保人群的个人特征和参保档次之间建立对应关．．．
[期刊] 统计与决策
[作者]
高阳 谭阳波
本文针对中长期能源消费的特点,引入了新维无偏灰色马尔科夫预测模型。该模型充分利用结合了灰色预测与马尔科夫链理论的特点,用无偏灰色预测模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行了马尔柯夫预测,在每一步预测中,不断推陈出新,对原始数据进行等维新息处理。实例结果分析表明,该模型预测准确度尤其是中长期预测准确度良好。
关键词：
灰色预测 马尔科夫 中长期预测 能源需求
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