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。     

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.     

基于灰色理论与BP网络的负荷预测

针对用BP神经网络进行预测时权值难以确定的问题,提出了一种基于将灰色理论与BP神经网络相结合的预测算法。采用数量研究法,选取重庆市某供电局1999年到2006年的售电量作为样本,利用不同的灰色模型对样本进行预测,再选出预测的最优值对BP网络进行训练,最后用已训练好的BP网络对样本数据进行预测。经实例预测表明:灰色理论与BP网络相结合的预测精度与单一的预测模型相比有了明显的改进,该算法在理论和实践应用中都是可行的,并为电力部门的生产运行和规划提供了重要的参考。     

基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型

为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络 的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数, 并将其结果作为灰色神经网络的输入,建立了基于改进布谷鸟优化的灰色神经网络预测模型,在此基础上,采用该 方法对煤与瓦斯突出进行预测.仿真实验表明,该模型的预测精度要优于标准灰色神经网络和基于粒子群算法的 灰色神经网络等方法.     

基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型

为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数,并将其结果作为灰色神经网络的输入,建立了基于改进布谷鸟优化的灰色神经网络预测模型,在此基础上,采用该方法对煤与瓦斯突出进行预测.仿真实验表明,该模型的预测精度要优于标准灰色神经网络和基于粒子群算法的灰色神经网络等方法.     

灰色神经网络交通事故预测比较

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,实例证明,该方法预测精度优于全输入BP神经网络预测。进一步提出了应用选优BP神经网络输入预测和GM(1,N)组合预测的模型,它结合了灰预测利用少数据累加生成建模,容易找出数据变换规律的特点和神经网络能很好地非线性逼近,又需要较全数据的特点。实证研究结果表明,该组和网络模型获得了更准确的预测值,模型新颖,具有更好的预测精度,可广泛应用于各种预测研究,有较高的推广价值。     

隐蔽油气圈闭场源信息靶中灰色BP网络标定法

将油气圈闭激发的场源信息视为灰色信息 ,通过综合关联滤波方法对提取的信息进行灰色优化处理 ,以突出隐蔽油气圈闭异常 ,实现隐蔽油气圈闭范围、形态、靶中的定位预测 .提出了一种耦合灰色系统和神经网络的灰色 BP网络方法 ,实现灰色 BP网络滚动训练预测靶位聚焦 .用该法进行隐蔽油气圈闭靶中标定 ,可有效克服“矛盾”样本带来的不适定性问题 ,并提高油气圈闭识别率和定位预测的智能性、合理性与准确性程度 .在 TK测区提取的 3个圈闭上进行了“靶中”定位预测 ,并对测区已出高产油气流的沙四井油气圈闭进行靶中标定 ,验证效果良好     

基于改进灰色关联分析的BA-BP短期负荷预测

针对短期电力负荷随机性强、预测精度低等问题,提出了基于模糊灰色聚类与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测模型。采用模糊聚类方法选择相似日粗集,然后用改进的灰色关联分析法选取相似日;为了克服传统BP算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,利用相似日集中的样本训练蝙蝠优化的BP神经网络预测模型。以某地区的历史数据为实际算例,将文中所提算法与普通的BP神经网络、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度和稳定性,在实际中有一定应用价值。     

基于剪枝AlexNet的普米语孤立词识别

普米语是1种日渐消亡的无文字的少数民族语言,人们为了让其获得更好的发展与传承,开展了许多基于深度学习的普米语语音识别研究工作.然而,人们为追求更高的识别精度,通常不断的增加模型复杂度,造成了神经网络学习速度慢、训练成本高等问题.为了加快普米语孤立词识别中网络的学习速度、降低网络的训练成本,对卷积神经网络的AlexNet模型采用迭代剪枝算法以逐层剪枝的方式进行修剪,然后从生成的稀疏网络中寻找最佳剪枝网络用于普米语语谱图识别.实验表明,AlexNet剪枝网络在普米语孤立词识别中,能够有效的降低网络计算量、加速模型训练.该网络具有比原网络更快的收敛速度,达到与原网络类似的较高识别精度.     

基于动态时间弯曲距离的灰关联度量方法及其应用

传统灰关联度量对于长度不同的序列采用删除较长序列数据?均值?GM(1,1)模型预测等方法进行补齐,导致不确定性信息增加,造成不必要的信息损失? 将动态时间弯曲思想引入灰关联度量中,提出一种自适应序列长度的灰关联度?该方法无需补齐序列数据,利用序列间距离矩阵的最短路径作为相似判 定依据?在此基础上,进一步构建了相应的灰关联度量方法,有效解决了序列数据长度不一致问题?为了证明方法的有效性,将其应用于分类算法设计中,取得了较为优异的测试结果?     

灰色关联分析中分辨系数的选取

通过论证灰色关联分析中分辨系数对灰色关联系数的影响,指出了选取分辨系数时应明确的几个结论,将通常见诸于灰色关联分析文献中取分辨系数ρ＝0．5改进为ρ＝0．05,以提高灰色关联分析的分辨率。     

一类灰色区间聚类决策方法

以灰色决策分析理论为基础,探讨了经典灰色聚类决策方法的优势和不足.提出了基于理想方案的灰色区间聚类方法及其相关概念,建立了灰色区间关联系数公式和灰色区间相对关联系数公式.运用分析技巧,构建了灰色区间聚类决策算法.灰色区间关联系数公式是经典灰色关联系数公式的推广,而灰色区间聚类决策是经典灰色聚类决策方法的拓展.实例说明了所提出的灰色聚类决策方法的合理性及其算法的有效性.     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究．最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性．     

空袭目标属性综合识别的灰色评判模型

在灰色关联分析的基础上,对斜关联度进行了修正,引出了点、斜修正关联分析的概念。通过对影响目标属性识别的各种因素的分析,结合战术思想利用灰色点、斜修正关联分析及多目标优化方法建立了目标属性综合识别模型,从而利用数量化理论有效地解决了目标属性识别这一复杂而困难的问题,为防空作战C^3I系统指挥自动化提供了一种辅助决策方法。     

室内空气品质的灰色评价

利用灰色系统理论的灰色关联分析方法 ,根据灰色关联矩阵提供的丰富信息对室内空气品质进行综合评价。通过比较分析 ,灰色评价方法计算过程简单方便 ,充分利用了获得的信息 ,结果直观可靠 ,是多因子综合评价较好的方法     

河南省中小城市产业结构分析——以漯河市为例

采用GDP就业弹性分析和灰色关联分析方法,对河南省中小城市的典型代表——漯河市的产业结构从劳动力结构和增加值结构两个方面进行分析,得出一些有益的结论.     

面向动态时间弯曲距离的灰关联聚类方法研究

灰色关联聚类是灰色系统分析的重要研究领域.现有的灰关联聚类方法在处理不同长度序列数据时,通常采用补齐或删除数据方式进行处理,增加了系统的不确定性.在动态时间弯曲距离基础上,提出了一种新的灰关联聚类方法,通过计算序列间距离矩阵的最短路径来度量相似程度,最终完成序列的灰关联聚类.该方法无需对序列数据进行人工干预,具有更强的鲁棒性.实验结果表明,在处理不同长度数据序列时,聚类结果更为准确.     

航空装备保障性评价的一种新模型

保障性评价中的信息往往具有模糊性和灰色性双重特征，而模糊白化和灰色关联是现代工程领域解决数据不确定性和数据量不足问题的有效方法。首次将灰色理论和模糊理论应用于保障性评价中，提出了全新的保障性评价模糊白化灰色关联模型。在定性指标模糊白化的基础上，对整个系统进行灰色关联分析，对提高保障性评价结果的准确性和推动保障性评价技术的发展具有极大的实际应用价值。     

河南省资源型城市产业结构分析——以平顶山为例

采用灰色关联分析和GDP就业弹性分析方法,对河南省资源型城市的典型代表平顶山市的产业结构从增加值结构和劳动力结构两个方面进行分析,得出一些有益的结论.