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[期刊] 统计与决策  [作者] 孙研  
运用最新优化算法的果蝇优化算法与灰色神经网络相结合改进预测精度,文章阐述果蝇优化算法和灰色神经网络算法相结合的技术,并将其应用到基金买卖决策的过程中,通过Matlab软件对结合算法的仿真验证,结果表明此结合的算法比单一的灰色神经网络进行建模具有更好的效果和准确度。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张双  
文章首先对BP神经网络进行改善,利用遗传算法对权值和阙值的初始值进行优化,加快了收敛速度,一定程度上避免了局部最小的问题,利用这种改进的BP神经网络对GM(1,1)预测残差进行修正,建立灰色神经网络模型。其次结合宏观经济因素对股指进行多元回归分析,利用加权法对多元回归分析和灰色神经网络进行组合,更好的利用了不同单一模型的优势。这种组合预测模型较灰色预测模型误差率可以减少40—70%。
[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] 财会月刊  [作者] 张晓燕  
鉴于大部分企业缺乏有效的危机预警模型,本文提出了一种CVFOA-GRNN财务预警模型。首先对104家企业近三年财务数据进行T检验和主成分分析,选出代表性指标。随后基于修正的FOA初始值和步长值,提出了混沌变步长果蝇算法(CVFOA)。这种方法提高了果蝇算法在GRNN网络优化中的性能,并将果蝇算法的全局优化性和GRNN的非线性相结合,建立了CVFOA-GRNN模型。研究结果表明:CVFOA-GRNN模型预警准确率高于GRNN模型和传统的BP模型,可以较好地拟合复杂财务数据。
[期刊] 统计与决策  [作者] 周飞  吕一清  石琳娜  
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 周飞  吕一清  石琳娜  
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 管理评论  [作者] 章杰宽  朱普选  
在已有研究成果的基础上,本文提出一种经过优化的灰色神经网络模型用于旅游需求预测。首先,将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用。其次,在标准粒子群算法基础上,通过对惯性权重与学习因子的动态设置,构造一种动态粒子群算法,并利用动态粒子群算法对灰色神经网络参数进行优化。最后,通过优化的灰色神经网络预测模型对旅游需求进行预测,并比较了本文所建立的灰色神经网络模型与目前流行的旅游需求预测模型的预测效果。结果表明,动态粒子群算法优化的灰色神经网络的预测精度相比已有方法具有更高的预测精度。
[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。
[期刊] 物流技术  [作者] 李程  
首先应用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络两种单项预测模型对上海货运量进行预测,然后使用变权组合预测得出组合预测值,之后根据相同的预测方法对仓储成本、配送成本、装卸包装成本和流通加工成本进行了预测,最后依据货运量以一定的比例关系求出其它作业量,加总得到上海的物流量,通过对单项与组合预测误差的比较,得出使用组合预测后精度大大提高,有助于更好的制定出物流规划,促进上海物流一体化发展。
[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。
[期刊] 经济地理  [作者] 赖红松,祝国瑞,董品杰  
人口预测是土地利用总体规划的重要基础工作。未来人口规模是土地利用总体规划中确定各类土地需求量控制性指标,调整土地利用结构,实现土地供需平衡,解决人地矛盾的重要依据。人口预测是否科学准确,直接关系到总体规划方案是否合理和实用。利用灰色预测建模所需信息少、方法简单的特点和神经网络具有较强的非线性映射能力的特性,提出一种基于灰色预测和神经网络的人口预测方法。首先对人口规模的NARMA(p,q)的递归网络模型进行一步预测及其灰色预测GM(1,1)等维新息模型预测,然后再用前馈神经网络对GM(1,1)模型和递归网络模型的预测值进行组合预测以作为其最终的预测值。以温州市为例,对其总人口进行了试验预测。结果表明:NARMA(p,q)递归网络模型比GM(1,1)模型具有更高的预测精度,而FNN模型的组合预测效果优于其它单一预测模型。
[期刊] 统计与决策  [作者] 何刚  吴文青  夏杰  
文章基于Simpson公式改进的GM(1,1)灰色系统和神经网络组合模型对国内生产总值进行预测研究。首先,利用Simpson积分公式对GM(1,1)灰色系统的背景值进行改进。其次,通过相关性分析确定财政收入、财政支出、全社会固定资产投资、进出口差额、国家税收收入和社会消费零售总额6个因素为GDP的主要影响因素。接着,将灰色系统的预测值和影响GDP总量的6个因素同时作为BP神经网络的输入构建串联型灰色神经网络预测模型。对比分析GM(1,1)、Simpson公式改进的GM(1,1)、Simpson公式改进的灰色神经网络模型的计算结果,可明显看出基于Simpson公式改进的灰色神经网络预测精度最高。
[期刊] 物流技术  [作者] 胡克满  蒋勇  王顺林  胡海燕  
通过对港口货物吞吐量影响因素的分析,运用了灰色模型理论选取部分已知信息计算未知信息,结合了人工神经网络系统对模型进行优化,给出了基于灰色神经网络的港口货物吞吐量预测算法,通过计算机仿真实验证明,并将港口货物吞吐量的实际值和预测值进行比较与误差分析,能够较好的进行港口货物吞吐量的预测,也适用于其他方面的预测分析,具有一定的实际应用价值。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 聂晓颖  郭敏  何建平  
为了利用昆虫鸣声对昆虫进行种间或种下分类,对实验室环境下同种2个不同品系黑腹果蝇的飞行翅振鸣声进行了采集、分析,提取鸣声信号特征参数,并利用人工神经网络对采集的果蝇鸣声信号进行分类识别。结果表明,2个品系果蝇鸣声的基频均为236.86 Hz,有多个谐频,频率范围为0~4000 Hz,重叠较大;所建立的人工神经网络对种内不同品系果蝇鸣声的正确识别率均在75%以上,识别效果很好。研究结果为果蝇种下分类提供了新的方法和依据。
[期刊] 物流技术  [作者] 王晓东  薛明  齐兴敏  
将Hopfield神经网络算法的能量函数值做为模拟退火算法的初始值,使用模拟退火算法以一定概率接收较差值的方法把结果反馈给神经网络,从而克服Hopfield网络算法容易陷入局部最优解的缺点。然后把改进后的算法应用到配送路径优化中,通过对比原有算法,最终得到一种快速、高效的启发式新算法。
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