中国粮食多因子灰色关联神经网络预测研究

针对BP神经网络多变量输入难以确定的缺点，提出了采用灰色关联分析法确定主要影响因子输入的多因子灰色关联分析神经网络预测模型，并给出了灰色关联神经网络BP预测模型的建立方法，对我国粮食生产影响因子多因子预测实证研究结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出的主要影响因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果，可广泛应用于各种预测研究，有较高的推广价值。     

基于小波去噪的灰色关联BP神经网络在大坝沉降变形监测中的应用

针对大坝变形中存在多种影响因子干扰的问题,提出了基于小波去噪的灰色关联BP神经网络模型.首先利用小波阈值去噪方法对数据进行处理,然后通过灰色关联分析对大坝沉降变形监测中多种影响因素计算分析,得出关联度大的影响因子,将灰色关联分析和BP神经网络相结合建立模型,最后与未经数据处理的灰色关联BP神经网络以及卡尔曼滤波模型进行对比分析,得出结论.实验表明,经过小波去噪数据处理后,提高了灰色关联BP神经网络模型的预测精度和可靠性.通过灰色关联分析,可以对大量的输入变量进行处理,而不必经过主观的筛选,进而增加了BP神经网络的适应能力,同时预测的结果比其他单一模型更加接近最终实测值,具有更高的准确性与可信度.     

组合预测模型在地方财政收入预测中的应用

根据地方财政收入预测受到多因素影响和经济系统具有非线性本质的特点,针对现有预测方法的不足,提出了一种组合预测方法。该方法首先通过灰色关联分析确定影响地方财政收入的主要指标,然后用灰色预测模型分别对各指标进行预测,最后将各指标的预测值作为输入,相应的地方财政收入实际值作为输出,训练并建立神经网络模型。实例分析表明灰色关联分析排除了非主要指标的干扰,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系。实验结果证实该方法在地方财政收入预测中是有效可行的。     

基于马尔科夫——灰色BP神经网络组合模型的深基坑变形预测研究

建立马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型是为了更加科学合理预测深基坑压顶水平位移,提高预测精度.比较分析BP神经网络模型与串联式灰色BP模型的预测结果,建立马尔科夫链修正的灰色BP组合模型,以汕头市某花园酒店扩建工程的基坑压顶水平位移的实测数据为研究对象,通过比较模型预测结果与实际结果,检验其深基坑预测模型的精度.实例证明,经马尔科夫链改进的灰色BP神经网络组合模型的预测精度优于单一模型,更适合用于样本少、随机波动性大的深基坑变形预测.马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型对深基坑压顶水平位移的预测不仅精度高,同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统之间各状态的规律,为深基坑压顶水平位移预测提供了一种新方法.     

基于灰色BP神经网络的我国工业增加值预测研究

针对我国工业增加值存在季节波动性等外部因素影响其预测准确性不高的问题,提出了一种基于灰色BP神经网络的工业增加值预测算法,即采用以我国2008~2017年各季度工业增加值数据作为时间序列建立的灰色BP神经网络预测模型进行预测。结果表明,采用灰色BP神经网络组合模型预测的精度较灰色模型和BP神经网络模型精度分别提升了0.94%~4.98%和0.01%~0.08%,稳定性分别提升了1.43%~2.97%和0.03%~0.05%。此实验结果验证了灰色BP神经网络组合模型可以有效预测我国工业增加值的发展趋势,进而为政府部门制定工业发展政策提供有效依据。     

改进灰色关联熵结合BP网络铁水脱硫率预测模型

提出改进灰色关联熵结合神经网络的铁水脱硫率预测模型,用以降低脱硫成本,提高脱硫效率.将灰色关联与改进熵权法结合,优化输入,选取铁水进站质量、进站温度、温降、喷吹时间、石灰消耗量、镁消耗量与进站硫量作为神经网络的输入量,构建预测模型,并与其他模型的预测结果进行了对比分析.结果表明,改进灰色关联熵结合神经网络模型的预测精度更高,与单一BP神经网络、深度神经网络、随机森林模型相比,平均误差分别降低了4.20％、3.83％、4.65％.     

基于灰色BP神经网络的汽车物流需求量预测模型

本文利用BP神经网络理论和灰色预测法,针对汽车物流行业特点,建立了灰色BP神经网络预测模型,并对某汽车企业某车型整车物流量进行了预测。结果表明：所设计的模型在汽车物流需求量预测应用中能达到良好的拟合精度及预测精度。     

基于BP神经网络的江西省铁路货物周转量预测

采用灰色关联分析法筛选出江西省铁路货物周转量的主要影响因素,在此基础上建立了BP神经网络预测模型,并采用多元线性回归模型、二次指数平滑法、灰色GM(1,1)模型分别对江西省铁路货物周转量进行预测,再对结果进行比较和误差分析。研究表明,BP神经网络模型预测精度明显高于其它三个模型,平均误差为0.76%,可用于实际预测。     

预测管道蜡沉积速率的BP神经网络模型研究

利用灰色关联法分析了7个影响因素与管道蜡沉积速率的关联度,确定了模型的输入维数;通过建立7-10-1的BP神经网络预测模型预测了所取样本的蜡沉积速率,并对其预测精度进行验证和对比。结果表明:在考虑7个影响蜡沉积速率因素时,模型的精度可控制在0.5%左右,比考虑4个影响因素的精度更高;BP神经网络预测模型的精度与输入维数有关,维数的增大有利于精度的提高,但并不意味维数越高精度就越高;不同的初始权重和阈值对于预测的精度和泛化能力存在较大影响,但模型的精度仍在可接受范围内,因此,该模型可用于蜡沉积速率预测。     

基于灰色关联分析的 BP 算法预测沪铜期货价格

采用灰色系统理论中的关联分析方法,对2012年影响沪铜期货价格的因素进行分析,挑选出主要的影响因素。以主要影响因素为输入向量,以参考价格为输出向量,建立了沪铜期货价格与主要影响因子之间的BP神经网络预测模型,并对沪铜期货价格进行了实证研究。实证研究结果表明：该方法预测精度较高、实用性强。     

基于灰色网络组合优化的年增油量预测

老井措施增油成为油田稳产、降低油田区块开发成本的必然选择。针对多项式回归预测的局限性、灰色理论不能反映影响因素特征、神经网络需求数据多且数据敏感性差等特征,通过建立最优控制模型,实现GM（1,1）灰色理论与神经网络的高精度组合预测。以某油田区块2011-2018年的措施增油为例,对影响措施增油量的因素进行识别,建立了最优控制灰色神经网络模型对老井措施年增油量进行预测,相比多项式回归预测、GM（1,1）预测及BP神经网络预测方法,新模型模拟效果更好,预测精度更高。新方法对2018年措施年增油量的预测精度达97.34%。基于最优控制的灰色神经网络模型可以作为一种人工智能组合最优化模型预测措施年增油量,为准确预测措施增油效果,指导油田开发决策提供了新的思路。     

基于灰色RBF网络的我国能源消费预测

利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型.该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围.     

灰色优化GM(1,1)和人工神经网络组合模型的江西省GDP预测应用

为了提高GDP的预测精度,结合灰色系统和人工神经网络的各自优势,建立灰色人工神经网络组合预测模型。该模型既具有灰色优化GM(1,1)模型适用发展系数范围较大的优点,也融合了人工神经网络在不确定因素预测方面的优点。最后以江西省GDP的预测为实例,对比了单独的灰色优化GM(1,1)模型与组合模型的预测结果,结果显示组合模型的预测精度较高。     

基于灰色关联度的粒子群优化BP在辛烷值预测中的应用

提出了基于改进的灰色关联度的粒子群优化BP神经网络的方法,将其应用到辛烷值预测研究;通过实例分析,并与传统的BP神经网络进行对比,说明该模型的预测精度高、算法稳定、泛化性能好,更适合于生产控制的需要.     

一种高精度的概率积分法参数预计方法

为使概率积分法参数预计具备更高的精度,在充分分析概率积分法参数与地质采矿条件间关系的前提下,整合遗传算法和BP神经网络的功能特性构建了一种新的网络模型,即NA(new approach)模型。该模型利用遗传算法的寻优能力获得网络最优输入自变量组合,并优化模型的权值和阈值。以中国45个典型的地表移动观测站数据作为训练和测试集,分别建立NA、BP网络和SVM模型,并将模型预测结果与实测数据做了对比分析。结果表明:对不同的概率积分法参数预计时,NA模型的预测精度都优于BP网络和SVM模型;且误差波动范围小、稳定性高。随预计参数的不同,BP网络和SVM模型预测精度各占优势,但两者预测效果相差甚微。     

基于灰色神经网络的机床热误差建模

结合灰色模型和神经网络对数据处理的优点,提出了并联和嵌入型2种结构的灰色神经网络机床热误差预测模型。前者是在灰色模型和神经网络分别对机床热误差进行预测的基础上,采用线性组合方式,按照目标预测精度调整模型的加权系数,从而得到最终组合预测结果;后者是在神经网络输入层前增加灰化层,在输出层后增加白化层,通过对神经网络拓扑结构的改进,达到弱化原始数据随机性、提高预测模型鲁棒性和容错能力的目标。通过与传统灰色模型和神经网络进行试验结果对比表明：上述2种结构的灰色神经网络模型均提高了预测精度,且具有对原始数据要求低、计算简便、鲁棒性强等优点,可用于复杂实际加工场合中的数控机床热误差实时补偿。     

基于灰色-反向传播神经网络的江西省公路货运量预测

鉴于反向传播（Back Propagation,BP）神经网络算法收敛速度慢、局部极小化、结构选择不一的问题,提出结合灰色关联度分析的BP神经网络方法进行公路货运量预测,提高了模型的非线性学习和泛化能力及预测精度。该预测模型以江西省为例,首先利用灰色关联度分析确定预测目标的影响因子;然后,将关联度强的第一产业、第二产业和人均GDP作为公路货运预测模型的自变量,公路货运量和自变量作为训练样本,BP神经网络模型通过正向计算传播,误差反向传播,训练神经网络;最后,该方法应用于江西省公路货运量实际预测中进行有效性验证,结果表明该方法非线性拟合效果较好,具有较高的预测精度。     

高铁中基于改进GM(1,1)马尔可夫模型的频谱预测策略

针对现有高铁环境中沿线网络复杂且频谱利用率低的问题,将具有人工智能特性的认知基站引入高铁无线通信,并提出一种新的改进灰色GM(1,1)马尔可夫模型对频谱进行预测.与其他方法不同,分别从主用户到来时间及其持续时间两方面进行预测,建立信道的占用/空闲模型.通过新陈代谢GM(1,1)对历史序列的1步预测结果进行对比,得到最佳...     

基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型

根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性和精度.通过解决短期订货量问题,与反向传播(BP)神经网络、灰色神经网络、没有改进的粒子群灰色神经网络算法和基于遗传算法的灰色神经网络等方法进行了比较.分析结果表明,基于改进粒子群算法的灰色神经网络计算更为方便,并具有更好的逼近能力和预测精度.为优化网络模型参数提供了一种新方法,并拓展了预测模型的研究思路.