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基于灰色BP神经网络组合模型的深基坑周围地表沉降预测研究 被引量:5
1
作者 刘戈 仝国柱 《天津城建大学学报》 2016年第3期184-189,194,共7页
在深基坑工程施工过程中,基坑周围地表的沉降对周围建筑物、地下管线和支护体系的安全都会造成很大的影响,如何利用对影响基坑周围地表沉降的关联因素的研究并结合基坑周围地表沉降的监测数据来分析得到基坑周围地表沉降量的走势,已成... 在深基坑工程施工过程中,基坑周围地表的沉降对周围建筑物、地下管线和支护体系的安全都会造成很大的影响,如何利用对影响基坑周围地表沉降的关联因素的研究并结合基坑周围地表沉降的监测数据来分析得到基坑周围地表沉降量的走势,已成为城市建设中的一个重要的安全课题.以天津市某换乘车站为例,分析影响该基坑周围地表沉降的关联因素,建立灰色预测和BP神经网络组合模型,在"小样本、贫信息"的情况下,得到的预测结果与实际监测值吻合度较高.利用该预测模型可对一些在开挖过程中监测天数相对较少的深基坑工程进行可靠而准确的预测. 展开更多
关键词 深基坑 灰色bp神经网络组合模型 地表沉降
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基于灰色BP神经网络组合模型的基坑变形预测研究 被引量:20
2
作者 贾备 邬亮 《隧道建设》 2009年第3期280-283,289,共5页
为了使得基坑变形预测在"少样本"、"贫信息"的情况下依然能够得出精度较高的结果,在传统的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的基础上,进行了灰色BP神经网络组合模型的研究。通过总结2传统模型的原理和算法,归纳各... 为了使得基坑变形预测在"少样本"、"贫信息"的情况下依然能够得出精度较高的结果,在传统的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的基础上,进行了灰色BP神经网络组合模型的研究。通过总结2传统模型的原理和算法,归纳各自的优缺点,分析2模型在本质原理上的关系,提出了构建组合模型的方法。利用广州市轨道交通三号线燕塘站的监测数据,对灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和灰色BP神经网络组合模型分别进行了检验,肯定了组合模型的优越性。 展开更多
关键词 灰色bp神经网络 组合模型 基坑变形预测
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优化灰色BP神经网络组合模型在基坑沉降监测中的应用 被引量:4
3
作者 李明 孙欣 +1 位作者 赵伟 王天昊 《吉林建筑大学学报》 CAS 2023年第5期25-30,共6页
基坑沉降监测是基坑工程施工中的一个重要环节.为准确预测基坑沉降,采用优化灰色GOM(1,1)模型与BP神经网络组合预测.GOM(1,1)模型是在GM(1,1)模型原理上对其参数进行优化,使拟合值接近观测值,BP神经网络具有较强的非线性数据处理能力,... 基坑沉降监测是基坑工程施工中的一个重要环节.为准确预测基坑沉降,采用优化灰色GOM(1,1)模型与BP神经网络组合预测.GOM(1,1)模型是在GM(1,1)模型原理上对其参数进行优化,使拟合值接近观测值,BP神经网络具有较强的非线性数据处理能力,优化组合模型结合两者优点应用于基坑沉降监测,得出优化后的组合模型对基坑沉降数据预测优于普通组合模型. 展开更多
关键词 基坑沉降监测 GOM(1 1)模型 bp神经网络 优化组合模型
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基于灰色BP神经网络组合模型的郑州市商品住宅价格预测 被引量:2
4
作者 罗党 时亚楠 《华北水利水电学院学报》 2010年第3期91-92,112,共3页
针对郑州市商品住宅价格问题进行了研究,在传统GM(1,1)模型的基础上引入BP神经网络模型,建立了灰色BP神经网络组合模型,采用传统GM(1,1)模型与灰色BP神经网络组合模型预测郑州市商品住宅价格.结果表明,灰色BP神经网络组合模型比传统GM(1... 针对郑州市商品住宅价格问题进行了研究,在传统GM(1,1)模型的基础上引入BP神经网络模型,建立了灰色BP神经网络组合模型,采用传统GM(1,1)模型与灰色BP神经网络组合模型预测郑州市商品住宅价格.结果表明,灰色BP神经网络组合模型比传统GM(1,1)模型预测精度高,具有更好的应用价值. 展开更多
关键词 GM(1 1) bp神经网络 组合模型 价格预测
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基于BP神经网络和二次指数平滑法组合预测模型的安徽省物流需求预测
5
作者 徐健 桂海霞 《山东交通学院学报》 CAS 2024年第3期39-45,共7页
为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量... 为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量作为物流需求规模输出指标,采用灰色关联分析计算安徽省物流需求评价指标与物流需求规模间的关联度,判断评价指标的合理性。通过夏普利值法将BP神经网络预测模型和二次指数平滑法预测模型组合,预测2017—2021年安徽省物流需求。结果表明:BP神经网络预测模型、二次指数平滑法预测模型及二者的组合预测模型预测结果的平均相对误差分别为4.58%、6.70%、3.99%,组合预测模型的平均相对误差最小。通过组合预测模型预测2022—2024年安徽省物流需求分别为405 004.96万t、407 142.09万t、409 108.95万t,安徽省货运量呈持续增长趋势,但增幅降低。安徽省应加快传统物流向智慧物流的转移速度,扩大内需,加强物流枢纽城市间的联系,加速区域一体化发展步伐,确保物流高质量发展。 展开更多
关键词 组合预测模型 bp神经网络模型 二次指数平滑法模型 物流需求 预测
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基于灰色-BP神经网络组合模型的水位预测案例 被引量:9
6
作者 马辉 孙颍桃 +1 位作者 肖艳 张鹏程 《人民黄河》 CAS 北大核心 2016年第12期89-92,共4页
为了提高水位预测的精确度,提出一种将灰色模型和神经网络模型相结合的灰色-BP神经网络预测方法。该方法通过分别计算灰色模型和神经网络模型预测结果的均方误差,按照误差计算权重并重新组合,得到最终的预测结果。研究证明,该方法比灰... 为了提高水位预测的精确度,提出一种将灰色模型和神经网络模型相结合的灰色-BP神经网络预测方法。该方法通过分别计算灰色模型和神经网络模型预测结果的均方误差,按照误差计算权重并重新组合,得到最终的预测结果。研究证明,该方法比灰色模型和神经网络模型预测精度高,预报结果更加接近实测值。 展开更多
关键词 灰色模型 bp神经网络模型 均方误差 水位预测
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基于改进灰色模型与BP神经网络模型组合的风力发电量预测研究 被引量:4
7
作者 孙佳 王淳 胡蕾 《水电能源科学》 北大核心 2015年第4期203-205,163,共4页
针对灰色模型在数据序列无规律的风力发电量预测中精度不高的问题,通过对原始数据的平滑处理改进灰色模型,并将改进的灰色模型与BP神经网络相结合构建组合预测模型,采用灰色关联法改进组合预测的权重系数。实例分析表明,改进的优选组合... 针对灰色模型在数据序列无规律的风力发电量预测中精度不高的问题,通过对原始数据的平滑处理改进灰色模型,并将改进的灰色模型与BP神经网络相结合构建组合预测模型,采用灰色关联法改进组合预测的权重系数。实例分析表明,改进的优选组合模型预测的准确度高于单一模型及传统的优选组合预测模型。 展开更多
关键词 风力发电量预测 改进的灰色模型 bp神经网络模型 改进的优选组合预测
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基于灰色理论与BP神经网络组合模型的中长期负荷预测 被引量:8
8
作者 刘平 孟祥娟 +1 位作者 向铁元 文闪闪 《中国农村水利水电》 北大核心 2009年第1期120-122,共3页
灰色系统预测模型是中长期负荷预测的一种有效方法,但是,此模型存在未考虑经济因素对负荷发展的影响及难以满足高精度要求的缺陷,构建了考虑经济因素影响的灰色BP神经网络组合预测模型,通过灰色关联分析方法确定影响负荷的主要经济因子... 灰色系统预测模型是中长期负荷预测的一种有效方法,但是,此模型存在未考虑经济因素对负荷发展的影响及难以满足高精度要求的缺陷,构建了考虑经济因素影响的灰色BP神经网络组合预测模型,通过灰色关联分析方法确定影响负荷的主要经济因子。主要经济因子的引入,使预测模型更符合实际、更合理。应用此组合模型对某省全社会用电量进行了中长期预测,结果表明,该模型具有更高的精度和更好的实用性。 展开更多
关键词 中长期负荷预测 灰色理论 bp神经网络 灰色关联度分析 组合预测模型
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基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用 被引量:45
9
作者 崔吉峰 乞建勋 杨尚东 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期190-194,共5页
针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平... 针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型。以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析。结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性。 展开更多
关键词 bp神经网络 粒子群算法 ARIMA模型 灰色理论 组合预测
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基于BP神经网络的组合预测模型及其在公路运输量预测中的应用 被引量:16
10
作者 赵淑芝 田振中 +1 位作者 张树山 金俊武 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2006年第4期108-112,共5页
组合预测方法与单一预测方法相比可以提高预测的精度和稳定性,因此得到广泛的应用.本文首先概述了组合预测的基本思想,然后介绍了基于BP神经网络的组合预测模型,并以吉林省公路货运量为例给出计算实例,实例的预测结果非常理想,同时也用... 组合预测方法与单一预测方法相比可以提高预测的精度和稳定性,因此得到广泛的应用.本文首先概述了组合预测的基本思想,然后介绍了基于BP神经网络的组合预测模型,并以吉林省公路货运量为例给出计算实例,实例的预测结果非常理想,同时也用数理统计的方法证明了此模型的适用性.统计分析和实践都证明此模型的可行性和适用性,说明将此模型用于公路交通运输量预测是有效可行的. 展开更多
关键词 组合预测 公路运输量 bp神经网络 模型
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基于LS-SVM和BP神经网络组合模型的GPS高程拟合 被引量:8
11
作者 张腾旭 刘立龙 +3 位作者 周淼 赫林 黄良珂 张鹏飞 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第3期505-509,共5页
提出了最小二乘支持向量机(LS-SVM)与BP神经网络的最优加权组合模型。通过实测数据对比分析了LS-SVM、BP神经网络、基于总体最小二乘算法(TLS)的二次多项式曲面拟合和最优加权组合模型的精度,结果表明最优加权组合模型的精度优于其他模型。
关键词 bp神经网络 高程拟合 组合模型
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基于BP神经网络的冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合中医辨证诊断模型研究 被引量:10
12
作者 刘超 高嘉良 +6 位作者 董艳 黄信生 林飞 李易 张振鹏 李军 王阶 《中国中医药信息杂志》 CAS CSCD 2021年第3期104-110,共7页
目的基于BP神经网络方法,建立冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合的中医辨证诊断模型。方法采用临床流行病学研究方法,多中心收集814例冠状动脉临界病变患者中医四诊信息,由专家对证候要素及其组合进行判定,采用二进制位标识数据... 目的基于BP神经网络方法,建立冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合的中医辨证诊断模型。方法采用临床流行病学研究方法,多中心收集814例冠状动脉临界病变患者中医四诊信息,由专家对证候要素及其组合进行判定,采用二进制位标识数据,“有”赋值为“1”,“无”赋值为“0”,建立数据库。基于BP神经网络构建冠状动脉临界病变患者证候要素及其常见组合的中医辨证诊断模型,随机从数据库中抽取70%数据作为训练集以建立模型,30%数据作为验证集用于验证模型准确性,同时计算模型受试者工作特征曲线下面积(AUC)以评估模型优劣。结果建立血瘀、气滞、痰浊、热蕴、气虚、阴虚和阳虚7种证候要素的BP神经网络中医辨证诊断模型,训练集准确率均超过90%,验证集准确率均超过85%,训练集平均准确率为94.51%,验证集平均准确率为88.29%,模型平均AUC为0.953。对5种常见证候要素组合形式气虚+血瘀、气虚+气滞、气滞+血瘀、气虚+阴虚、气虚+血瘀+气滞构建BP神经网络中医辨证诊断模型,训练集准确率均超过98%,验证集准确率均超过90%,训练集平均准确率为99.47%,验证集平均准确率为94.34%,模型平均AUC为0.996。结论通过BP神经网络算法,可形成准确率较高且符合临床实际的证候要素及其常见组合的中医辨证诊断模型,为规范冠状动脉临界病变中医证候诊断标准提供客观依据。 展开更多
关键词 bp神经网络 冠状动脉临界病变 证候要素 常见组合 辨证诊断模型
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基于灰色理论与BP神经网络的交通运输量组合预测研究 被引量:10
13
作者 温胜强 周鹏飞 康海贵 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期547-550,共4页
交通运输量预测是公路规划与管理中的重要问题.结合灰色理论模型与神经网络的优点,基于不同的组合预测思想分别建立了加权算术平均组合、加权平方和平均组合及加权比例平均组合预测模型.利用不同的评价模型对多组数据进行了评价分析研究... 交通运输量预测是公路规划与管理中的重要问题.结合灰色理论模型与神经网络的优点,基于不同的组合预测思想分别建立了加权算术平均组合、加权平方和平均组合及加权比例平均组合预测模型.利用不同的评价模型对多组数据进行了评价分析研究.结果表明,通过选择合适的组合预测模型及参数估计方法并确定最佳的模型参数,能够有效地提高预测精度. 展开更多
关键词 交通量预测 组合预测 灰色模型 神经网络
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基于BP神经网络灰色回归组合模型的年最大负荷预测 被引量:8
14
作者 吴亚雄 谢敏 《南方能源建设》 2017年第2期46-50,57,共6页
为克服单一电力负荷预测模型的局限性,改善预测结果,提出了一种基于BP神经网络灰色回归组合模型的年最大负荷预测方法。在BP神经网络预测模型中,采用Levenberg-Marquardt算法对参数迭代过程进行优化;在灰色预测模型中,采用加政策因子处... 为克服单一电力负荷预测模型的局限性,改善预测结果,提出了一种基于BP神经网络灰色回归组合模型的年最大负荷预测方法。在BP神经网络预测模型中,采用Levenberg-Marquardt算法对参数迭代过程进行优化;在灰色预测模型中,采用加政策因子处理法对原始数列进行改造以强化数列的递增趋势;在回归预测模型中,采用逐步线性回归法剔除对因变量影响较小的自变量。最后利用方差-协方差法对三种预测模型进行加权组合。以广州市2007—2016年实际数据对组合预测模型进行验证,并对广州市2017—2019年的年最大负荷进行预测。结果表明:所提方法预测精度较高且误差在工程允许范围之内,具有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 bp神经网络 灰色预测 逐步线性回归 组合预测模型 负荷预测
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灰色神经网络组合模型在庆安县年降雨量预测中的应用 被引量:11
15
作者 任晔 徐淑琴 《节水灌溉》 北大核心 2012年第9期24-25,29,共3页
采用灰色神经网络对黑龙江省庆安县年降雨量进行预测建模,利用灰色GM(1.1)模型"贫信息"和神经网络非线性函数映射能力优秀的特性,避免了灰色GM(1.1)模型对预测拟合精度低的问题。结果表明灰色神经网络组合模型的平均相对误差... 采用灰色神经网络对黑龙江省庆安县年降雨量进行预测建模,利用灰色GM(1.1)模型"贫信息"和神经网络非线性函数映射能力优秀的特性,避免了灰色GM(1.1)模型对预测拟合精度低的问题。结果表明灰色神经网络组合模型的平均相对误差为0.012 2,高于灰色GM(1.1)模型的平均相对误差0.153 7,预测精度较高,并且算法简便,拓宽了灰色预测模型的应用范围。 展开更多
关键词 GM(1.1)灰色预测模型bp人工神经网络 灰色神经网络组合模型 年降雨量 预测
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基于BP神经网络的非线性组合模型及其应用 被引量:4
16
作者 谢定松 薛桂玉 李民 《人民长江》 北大核心 2002年第7期36-37,42,共3页
由于采用最优权组合模型进行大坝安全监测观测资料分析时 ,有时会出现不符合实际的负权重。针对这一情况 ,采用基于BP神经网络的非线性组合模型 ,并进行实例计算。实例表明 ,基于BP神经网络的非线性组合模型是可行的和合理的 ,建立可信... 由于采用最优权组合模型进行大坝安全监测观测资料分析时 ,有时会出现不符合实际的负权重。针对这一情况 ,采用基于BP神经网络的非线性组合模型 ,并进行实例计算。实例表明 ,基于BP神经网络的非线性组合模型是可行的和合理的 ,建立可信的数学模型是作好组合模型的前提 ,基于BP神经网络的非线性组合模型拟合精度和预报效果都要优于最优权组合模型。 展开更多
关键词 bp神经网络 非线性组合模型 大坝 安全监测
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基于灰色BP神经网络的宁波舟山港集装箱吞吐量预测 被引量:1
17
作者 许雯 陈鑫 许嘉宁 《中国储运》 2024年第2期185-187,共3页
为验证灰色BP神经网络组合模型在预测港口集装箱吞吐量预测中的有效性,以宁波舟山港为例,选取了2006-2020年港口集装箱吞吐量原始数据进行分析。首先运用灰色关联度法筛选出影响集装箱吞吐量的3个一级指标,共计13个主要因素;然后通过GM(... 为验证灰色BP神经网络组合模型在预测港口集装箱吞吐量预测中的有效性,以宁波舟山港为例,选取了2006-2020年港口集装箱吞吐量原始数据进行分析。首先运用灰色关联度法筛选出影响集装箱吞吐量的3个一级指标,共计13个主要因素;然后通过GM(1,1)模型得到主要因素预测值,再经BP神经网络训练后得到2021-2025年的港口集装箱吞吐量。实证结果表明,该组合模型预测拟合精度达到97.951%,预测效果较好,可对宁波舟山港未来建设和发展规划起到数据支持作用。 展开更多
关键词 集装箱吞吐量 灰色关联度法 宁波舟山港 实证结果 bp神经网络 组合模型预测 一级指标
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BP神经网络非线性组合预测模型在海洋冰情预测中的应用 被引量:9
18
作者 张愉 谢飞 金菊良 《运筹与管理》 CSCD 2006年第3期99-102,113,共5页
针对海洋冰情灾害的非线性复杂问题,目前已提出了多种模型对其进行预测。在此基础上,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出用基于BP神经网络的非线性组合预测(NN-NLCF)模型来预测海洋冰情灾害。结果表明,NN-NLCF模型与海洋冰... 针对海洋冰情灾害的非线性复杂问题,目前已提出了多种模型对其进行预测。在此基础上,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出用基于BP神经网络的非线性组合预测(NN-NLCF)模型来预测海洋冰情灾害。结果表明,NN-NLCF模型与海洋冰情的非线性特性相契合,它综合利用了参与组合的多种预测模型的有效信息,因而能更客观地反映海洋冰情的发展趋势,预测结果更为稳健、精度更高,在其它自然灾害时序预测中具有一定的推广应用价值。 展开更多
关键词 安全工程 海洋冰情灾害组合预测模型 bp神经网络 非线性
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基于灰色理论及BP神经网络的尿素水解预测模型研究 被引量:1
19
作者 雷涛 孙西欢 +3 位作者 马娟娟 郭向红 冯玚 王宏宇 《节水灌溉》 北大核心 2016年第9期57-61,共5页
研究根据室内尿素水解试验资料,建立了以温度、水分、时间为输入因子,尿素态氮含量为输出因子,拓扑结构为3-2-1的BP神经网络预测模型,以及Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:3种预测模型... 研究根据室内尿素水解试验资料,建立了以温度、水分、时间为输入因子,尿素态氮含量为输出因子,拓扑结构为3-2-1的BP神经网络预测模型,以及Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,并分析比较了三种模型的预测效果。结果表明:3种预测模型均能满足模拟精度要求,所建立BP神经网络模型模拟值与实测值的平均相对误差、相关系数和决定系数分别为2.39%、0.992 4和0.984 5,具有较高的预测精度和良好的稳定性,并且模拟效果明显优于Verhulst灰色预测模型和零级动力学模型,可以较好地描述尿素水解动态变化过程,为尿素水解定量研究提供了精确的科学依据。 展开更多
关键词 Verhulst灰色模型 bp神经网络模型 零级动力学模型 尿素水解
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一个基于灰色神经网络组合的交通量预测模型应用研究 被引量:4
20
作者 王秀 孙皓 《交通科技与经济》 2007年第2期68-70,共3页
GM模型在预测中对历史数据作不同取舍时,其预测值并不相同,即这种预测结果将是一个预测值的区间,这就给预测人员的取舍带来一定困难。利用GM模型少数据建模和人工神经网络非线性逼近的优点把两种模型结合起来,用对历史数据作不同取舍的G... GM模型在预测中对历史数据作不同取舍时,其预测值并不相同,即这种预测结果将是一个预测值的区间,这就给预测人员的取舍带来一定困难。利用GM模型少数据建模和人工神经网络非线性逼近的优点把两种模型结合起来,用对历史数据作不同取舍的GM模型的预测值和纯神经网络的预测值作为组合神经网络的输入,由人工神经网络确定这些不同GM模型和纯BP网络的组合,实例验证得出更为准确的预测值,从而证明这一模型的可行性和有效性。 展开更多
关键词 交通量 组合预测 灰色模型 神经网络
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