交通量的灰色神经网络预测方法

结合灰色系统思想与神经网络构成灰色神经网络,根据目前灰色模型与神经网络结合的方法,提出并联型、串联型和嵌入型3种预测模型的结构.并联型灰色神经网络首先采用灰色模型、神经网络分别进行预测,而后对预测结果加以组合作为实际预测值;串联型对多个灰色预测的结果使用神经网络进行组合;嵌入型在神经网络的输入端、输出端分别增加一个灰化层和白化层而构成.对并联型灰色神经网络给出一种根据预测模型的有效度确定加权系数的方法.将上述3种灰色神经网络模型用于对京石高速公路断面机动车实时交通量进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.实验表明:灰色神经网络可提高预测精度,用于交通量预测方法是有效可行的.     

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.     

基于组合预测方法的安徽经济发展预测

利用最优加权组合法,对时间序列模型、灰色预测模型和神经网络模型进行组合,通过计算确定其权重,得出未来五年安徽省的GDP,同时根据平均绝对百分误差、均方根误差以及泰尔系数,将组合预测模型与单一的预测模型进行比较,得出组合预测模型的精度比单一预测模型预测精度高,并根据组合预测结果可以看出在未来五年安徽省的经济会持续稳定的发展。     

基于灰色Elman-NN模型的粮食产量预测与分析

设计灰色Elman神经网络预测模型,用于陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据的预测与分析。根据神经网络能有效修正灰色预测模型的思路,设计灰色Elman神经网络预测模型。在对陕西地区人均粮食占有量及粮食单产量数据进行分析的基础上,建立灰色GM(1,1)模型,并利用Elman神经网络对粮食单产量数据预测模型进行残差修正。所设计的Elman-NN组合模型效果及预测精度优于单一的灰色预测模型。组合预测模型可用于农业及粮食产量领域的预测,为政府制定、实施农业经济政策提供科学依据。     

证券市场灰色神经网络组合预测模型应用研究

提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作为股市预测的有效工具.     

一种新的组合灰色神经网络预测模型

对GM（1，1）灰色和几种灰色组合模型进行了讨论，针对多个相关序列预测的问题，提出了组合灰色GM（1，1）神经网络预测模型。此方法采用灰色模型对各序列进行预测，然后利用神经网络对预测值进行校正，得到最终预测值。实例表明此种模型在实际应用中的确能够提高预测精度。     

安徽省城镇居民人均收入的组合预测

以1995～2009年安徽省城镇居民家庭人均可支配收入的数据,分别建立时间序列模型、回归模型和灰色预测模型．然后在三个单一预测模型的基础上综合各个预测模型的优缺点．通过使组合预测误差平方和最小确定各单一预测方法的权重系数,得到最优组合预测模型．最后对几种预测方法进行了评价,得出组合预测效果比较精确．     

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。     

交通事故预测的灰色GM（1，1）模型

通过对道路交通事故分析、预测方法的研究，指出了其缺陷．在分析道路交通事故的灰色性和中国道路交通安全数据库薄弱性的基础上，给出了灰色GM（1，1）模型，并对道路交通事故的死亡人数、交通事故数进行了预测，其结果是可信的．     

基于最优加权的组合预测模型及应用

针对各种单一的传统预测方法中存在的问题,提出了一种基于最优加权的组合预测方法．根据珠江三角洲天河水文站的水位预测要求,运用最优加权法建立了多元线性回归、灰色系统GM（1,1）和BP神经网络的组合模型．实验结果表明,组合预测方法比各单一模型有更高的预测精度．