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[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] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 张瑞 张清 孙东昊
洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容。应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN)。以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型。预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
顾忠伟 邵雷 李春颖
本文将灰色关联和神经网络结合,构建基于灰色关联分析的神经网络模型,并将此模型在股指预测中做实证研究。
关键词：
灰色关联 神经网络 股指预测
[期刊] 西南农业学报
[作者]
于平福 陆宇明 韦莉萍 龙文卿 苏晓波
将GM(1,1)预测模型与广义回归神经网络(GRNN)相融合,构建一种兼具两者优点、互补型的灰色广义回归神经网络(GGRNN)。以1985-2007年度广西木薯鲜薯总产量为数据样本,采用GGRNN模型进行广西木薯产量预测研究。研究结果表明,GGRNN训练期平均拟合指数、预测期平均拟合指数分别为0.99和0.93,分别比GM(1,1)模型高0.09和0.04。该组合模型在拟合精度和预测精度方面均优于单一的GM(1,1)预测模型,并具有自学习能力、非线性映射能力以及适应性强等优点,为木薯产量预测的定量化和智能化提供了一条有效途径。
[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]
夏景明,肖冬荣,卓为
[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]
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] 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。
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]
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] 价格月刊
[作者]
张兆同 余潜
运用灰色关联分析法对影响棉花价格波动的诸多因素进行分析,筛选出了4个主要的影响因素:国际市场因素、替代品因素、居民消费价格指数和棉花进口量。并以此优化RBF神经网络模型的输入节点,验证了模型对棉花价格预测的精确性。采用2010年1月2016年4月的月度数据作为网络训练集,将4个主要影响因素作为输入向量,经训练后网络拟合效果较好;以2016年5月2017年4月共12期数据作为网络测试集,结果表明:模型预测误差为3.11%,预测精度较为理想,泛化能力强,模型能够较好地把握棉花价格变化的本质规律,为准确预测棉花
[期刊] 价格月刊
[作者]
张兆同 余潜
运用灰色关联分析法对影响棉花价格波动的诸多因素进行分析,筛选出了4个主要的影响因素:国际市场因素、替代品因素、居民消费价格指数和棉花进口量。并以此优化RBF神经网络模型的输入节点,验证了模型对棉花价格预测的精确性。采用2010年1月~2016年4月的月度数据作为网络训练集,将4个主要影响因素作为输入向量,经训练后网络拟合效果较好;以2016年5月~2017年4月共12期数据作为网络测试集,结果表明:模型预测误差为3.11%,预测精度较为理想,泛化能力强,模型能够较好地把握棉花价格变化的本质规律,为准确预测棉花市场价格提供参考。
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