基坑变形灰色人工神经网络预测模型及其应用 被引量：4

1

作者 陈炳志 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第5期53-57,共5页

针对基坑变形预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测基坑变形的新方法。用一桩锚联合支护体系实例进行了预测研究,得到支护体系的不同预测模型的组合预测值。研究结果表明:灰色神经网络预测误差比GM(1,1)预测模型... 针对基坑变形预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测基坑变形的新方法。用一桩锚联合支护体系实例进行了预测研究,得到支护体系的不同预测模型的组合预测值。研究结果表明:灰色神经网络预测误差比GM(1,1)预测模型小;与BP预测模型相比,前期误差大,后期误差小。在基坑变形监测中,为了更准确地预测基坑变形,可以采用灰色神经网络预测与BP预测相结合的方法进行预测。 展开更多

关键词 基坑变形 灰色神经网络 gm(1 1)预测模型 bp神经网络预测模型

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基于GM(1,1)模型和BP人工神经网络模型的蚕茧价格预测方法

2

作者 周逸斌 黄凌霞 《蚕业科学》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1102-1107,共6页

应用灰色系统中的GM(1,1)模型预测蚕茧价格趋势,应用BP人工神经网络模型基于蚕茧产量波动预测蚕茧价格波动,建立组合2种模型预测蚕茧价格的方法,为蚕桑生产计划及蚕茧收售提供参考。应用该方法分别对2011—2014年各年度的蚕茧价格进行... 应用灰色系统中的GM(1,1)模型预测蚕茧价格趋势,应用BP人工神经网络模型基于蚕茧产量波动预测蚕茧价格波动,建立组合2种模型预测蚕茧价格的方法,为蚕桑生产计划及蚕茧收售提供参考。应用该方法分别对2011—2014年各年度的蚕茧价格进行预测与检验,预测价格与实际价格的相对误差分别为4.17%、5.01%、2.84%和1.25%;应用该方法预测2015年的全国家蚕鲜茧销售均价为38.21元/kg,比上年度小幅增长。预测及检验结果表明,组合2种模型的蚕茧价格预测方法具有较高的准确度,适用于市场经济规律调控下的蚕茧价格预测。 展开更多

关键词 蚕茧 价格预测 gm(1 1)灰色系统预测模型 bp人工神经网络模型

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灰色BP神经网络模型在民勤盆地地下水埋深动态预测中的应用 被引量：8

3

作者 杨婷 魏晓妹 +1 位作者 胡国杰 许义和 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2011年第2期204-208,共5页

先建立等维新息GM（1,1）模型和BP神经网络模型相耦合的灰色BP神经网络组合模型,再以民勤盆地64、65和84号井为代表,运用此模型模拟和预报石羊河下游民勤盆地的地下水埋深动态。模型精度检验表明,646、5和84号井预测值的平均相对误差分... 先建立等维新息GM（1,1）模型和BP神经网络模型相耦合的灰色BP神经网络组合模型,再以民勤盆地64、65和84号井为代表,运用此模型模拟和预报石羊河下游民勤盆地的地下水埋深动态。模型精度检验表明,646、5和84号井预测值的平均相对误差分别为0.45%,0.93%,0.62%,均小于1%,符合精度要求。相比GM（1,1）模型,组合模型预测的相对误差整体上较小;相比BP模型,64号井组合模型预测的1998~2001年地下水埋深平均绝对误差从0.32m减少为0.07m,精度显著提高。结果表明：组合模型综合考虑了地下水埋深序列的确定性和不确定性变化,具有更高的预测精度,适合于短期预报。 展开更多

关键词 gm(1 1)模型 灰色bp网络模型 地下水埋深预测 民勤盆地

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灰色BP神经网络模型的优化及负荷预测 被引量：24

4

作者 周德强 武本令 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第21期65-69,共5页

为了提高样本数据较少情况下中长期负荷预测的预测精度,分析了传统GM(1,1)预测模型的缺点,提出了一种适用于中长期负荷预测的GM(1,1)优化建模方法。用一个与GM(1,1)模型的时间响应式具有相同形式的连续函数,拟合灰色系统的原始离散数据... 为了提高样本数据较少情况下中长期负荷预测的预测精度,分析了传统GM(1,1)预测模型的缺点,提出了一种适用于中长期负荷预测的GM(1,1)优化建模方法。用一个与GM(1,1)模型的时间响应式具有相同形式的连续函数,拟合灰色系统的原始离散数据,将连续函数映射到神经网络,构建了GM(1,1)模型的灰参数与BP网络权值的对应关系。用已知负荷作为训练样本,利用BP算法对网络进行优化,当网络收敛时,提取优化的灰参数,实现了应用GM(1,1)模型对中长期负荷预测的优化建模。算例分析结果表明该方法是可行且有效的。 展开更多

关键词 gm(1 1)模型 灰色bp神经网络模型 bp算法 优化建模 中长期负荷预测

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用灰色神经网络组合模型预测农机总动力发展 被引量：32

5

作者 朱瑞祥 黄玉祥 杨晓辉 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期107-110,共4页

农机总动力的需求预测是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性。该文首先在灰色预测模型的基础上建立了新陈代谢型灰色预测模型群,然后结合灰色GM(1,1)模型和BP网络模型的优缺点,建立了串联新陈代谢型灰色神经网络组合预... 农机总动力的需求预测是一个复杂的非线形系统,其发展变化具有增长性和波动性。该文首先在灰色预测模型的基础上建立了新陈代谢型灰色预测模型群,然后结合灰色GM(1,1)模型和BP网络模型的优缺点,建立了串联新陈代谢型灰色神经网络组合预测模型,并对中国农机总动力需求进行了预测,结果表明预测值和实际结果有很好的一致性。 展开更多

关键词 农机总动力 灰色gm(1 1) 新陈代谢 bp网络 组合预测模型 预测分析

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蚁群灰色神经网络组合模型在电力负荷预测中的应用 被引量：26

6

作者 王捷 吴国忠 李艳昌 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第2期48-52,共5页

灰色GM(1,1)预测模型,在负荷预测中得到了广泛应用,但是也有其局限性。当数据灰度越大,预测精度越差,并且不太适合经济长期后推若干年的预测,在一定程度上是由模型中的参数a造成的,为此引入向量θ,建立蚁群灰色模型,然后与神经网络模型... 灰色GM(1,1)预测模型,在负荷预测中得到了广泛应用,但是也有其局限性。当数据灰度越大,预测精度越差,并且不太适合经济长期后推若干年的预测,在一定程度上是由模型中的参数a造成的,为此引入向量θ,建立蚁群灰色模型,然后与神经网络模型相组合,即建立蚁群灰色神经网络组合预测模型。实证分析表明,该预测方法是合理有效的,与传统的预测方法相比,提高了预测精度,具有较好的实用价值。 展开更多

关键词 负荷预测 gm(1 1) 蚁群算法 bp神经网络 蚁群灰色模型

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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

7

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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一种新的组合灰色神经网络预测模型 被引量：20

8

作者 许秀莉 罗键 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期164-167,共4页

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... 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. 展开更多

关键词 bp神经网络 组合灰色神经网络预测模型 灰色系统理论 相关序列预测 组合预测 灰色gm(1 1)模型

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人工神经网络在地下水动态预测中的应用 被引量：19

9

作者 张忠永 王明涛 贾惠艳 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2002年第4期504-506,共3页

应用人工神经网络中的BP算法,根据地下水动态的时间序列数据,建立地下水动态模型,对地下水动态进行模拟和预测,并与灰色—周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较,结果表明,其预测精度较高。说明神经网络方法不仅简单、... 应用人工神经网络中的BP算法,根据地下水动态的时间序列数据,建立地下水动态模型,对地下水动态进行模拟和预测,并与灰色—周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较,结果表明,其预测精度较高。说明神经网络方法不仅简单、实用,又具有很强的处理地下水动态非线性及周期性变化问题的能力,可以在地下水动态等方面广泛使用。 展开更多

关键词 地下水水位 人工神经网络 动态预测 bp算法 灰色-周期外延组合模型 数据处理

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BP神经网络修正灰色残差组合模型方法在油液光谱分析中应用的研究 被引量：12

10

作者 刘玉兵 陈亚忠 +1 位作者 王晓东 李霞 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期172-174,共3页

提出了采用神经网络修正灰色残差组合模型对设备的磨损状态进行预测和诊断分析的方法。通过比较GM(1,1)模型、神经网络模型的预测结果,融合GM(GreyModel)模型与神经网络模型并构建组合模型进行油液光谱分析参数预测,可以克服单个模型所... 提出了采用神经网络修正灰色残差组合模型对设备的磨损状态进行预测和诊断分析的方法。通过比较GM(1,1)模型、神经网络模型的预测结果,融合GM(GreyModel)模型与神经网络模型并构建组合模型进行油液光谱分析参数预测,可以克服单个模型所存在的不足。结果证明,该组合模型方法在预测中是可行的,预测的误差最小。 展开更多

关键词 新陈代谢gm(1 1)模型 bp神经网络模型 灰色残差序列 光谱分析 参数预测

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灰色系统与BP神经网络组合模型及其应用 被引量：8

11

作者 杨世娟 卢维学 方辉平 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2016年第24期82-84,共3页

影响财政收入的因素有很多,各因素之间信息重叠的现象较严重,文章通过逐步回归选择了影响财政收入的几个显著因素。又鉴于灰色系统对小样本数据预测的优良特性,对每个选定的影响因素建立灰色预测GM(1,1)模型,得到各因素2015年、2016年... 影响财政收入的因素有很多,各因素之间信息重叠的现象较严重,文章通过逐步回归选择了影响财政收入的几个显著因素。又鉴于灰色系统对小样本数据预测的优良特性,对每个选定的影响因素建立灰色预测GM(1,1)模型,得到各因素2015年、2016年的预测值。运用BP神经网络模型对1995—2014年数据进行训练,将灰色预测得到的预测值代入训练好的网络中,预测出2015年、2016年的安徽省的财政收入。 展开更多

关键词 逐步回归 灰色预测gm(1 1) bp神经网络模型

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基于灰色理论和BP神经网络的农业用水量预测 被引量：7

12

作者 宋巧娜 唐德善 《农机化研究》 北大核心 2007年第9期53-55,共3页

运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,对农业用水量进行预测。此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。为此,以辽河流域某典型区为... 运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,对农业用水量进行预测。此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。为此,以辽河流域某典型区为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为农业用水量预测研究提供参考依据。 展开更多

关键词 农业工程 农业用水量预测 理论研究 灰色gm(1 1)模型 bp神经网络模型 预测模型

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基于灰色-BP神经网络的房价波动预测研究——以内江市为例 被引量：2

13

作者 李秀芝 徐文靖 +3 位作者 苏俊 师艳 冷雪莲 鲜烨 《绿色科技》 2022年第6期249-253,共5页

以内江市为研究区,基于内江市2005~2019年房价等相关数据,运用皮尔逊相关系数分析了房价影响因素,并构建灰色-BP神经网络模型预测了内江市2020~2022年房价。研究结果表明:内江市房价的主要影响因素为地区生产总值、人均可支配收入、常... 以内江市为研究区,基于内江市2005~2019年房价等相关数据,运用皮尔逊相关系数分析了房价影响因素,并构建灰色-BP神经网络模型预测了内江市2020~2022年房价。研究结果表明:内江市房价的主要影响因素为地区生产总值、人均可支配收入、常住人口、住宅竣工面积、城镇化率、住宅投资额、土地交易价格、竣工房屋造价;2020~2022年内江市房价呈现出上升趋势,但在2020年相对地呈现下降趋向。通过对内江市2020~2022年的商品房住宅价格的预测,有助于内江市房地产市场中各主体理性、清晰地认识房价的波动变化,促进内江市房地产业稳定、健康和有序发展。 展开更多

关键词 皮尔逊相关系数 灰色gm(1 1)模型 bp神经网络模型 房价 预测 内江市

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基于新陈代谢无偏灰色神经网络的水质预测模型 被引量：8

14

作者 曾小倩 周新志 《水电能源科学》 北大核心 2012年第2期35-37,共3页

针对水质参数样本数据少且非线性的特点,建立了新陈代谢无偏GM(1,1)与BP神经网络的组合预测模型,将通过新陈代谢无偏GM(1,1)模型得到的数据集作为BP神经网络的输入,原始序列作为神经网络的期望输出,训练得到最佳BP神经网络。将该组合模... 针对水质参数样本数据少且非线性的特点,建立了新陈代谢无偏GM(1,1)与BP神经网络的组合预测模型,将通过新陈代谢无偏GM(1,1)模型得到的数据集作为BP神经网络的输入,原始序列作为神经网络的期望输出,训练得到最佳BP神经网络。将该组合模型应用于乐山岷江大桥断面溶解氧浓度的预测,结果表明,相对误差均在3%以下,与传统灰色神经网络水质预测模型相比,该模型具有实时性及预测精度更高的优点。 展开更多

关键词 水质预测 灰色系统理论 gm(1 1)模型 新陈代谢 bp神经网络

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基于灰色BP神经网络的质心数据处理方法

15

作者 张宪 钟江 +1 位作者 吴晖 赵章风 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期430-434,共5页

为减小传感器的随机误差对三点支撑小型农业机质心测试系统质心高度数据的影响,同时提高质心高度的测试效率和安全性,对该类测试系统在有限次、小角度条件下测试获得质心高度的数据处理方法进行了研究。提出灰色GM(1,1)模型与BP神经网... 为减小传感器的随机误差对三点支撑小型农业机质心测试系统质心高度数据的影响,同时提高质心高度的测试效率和安全性,对该类测试系统在有限次、小角度条件下测试获得质心高度的数据处理方法进行了研究。提出灰色GM(1,1)模型与BP神经网络相结合的灰色BP神经网络模型的构建方法,采用该方法构建的预测模型,对质心高度测试获得的数据进行处理可以获得较高精度的质心高度数据,并搭建了小型试验台对预测模型进行验证。结果表明,采用该方法构建的质心高度预测模型得到的质心高度数据相对误差为0.759%。 展开更多

关键词 数据处理 预测模型 灰色gm(1 1)模型 bp神经网络

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应用灰色GM(1.1)模型及其改进模型预测渭河天水段水质 被引量：11

16

作者 冉延平 何万生 +1 位作者 雷旭晖 夏鸿鸣 《水资源与水工程学报》 2011年第5期88-91,共4页

利用灰色GM(1.1)模型、残差修正GM(1.1)模型预测2004至2010年渭河对天水段水质污染物时发现,二者对于某些污染物预测精度不高,而且残差修正GM(1.1)模型预测精度未必一定高于GM(1.1)模型。在这种情形下,应用新陈代谢GM(1.1)模型,预测未... 利用灰色GM(1.1)模型、残差修正GM(1.1)模型预测2004至2010年渭河对天水段水质污染物时发现,二者对于某些污染物预测精度不高,而且残差修正GM(1.1)模型预测精度未必一定高于GM(1.1)模型。在这种情形下,应用新陈代谢GM(1.1)模型,预测未来五年渭河水质的变化及其水质污染物突变的时刻。分析结果表明:新陈代谢GM(1.1)模型有助于提高预测精度和预测的可靠性。 展开更多

关键词 水质预测 新陈代谢gm(1.1)模型 灰色理论 渭河

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组合灰色预测模型在入库流量预测中的应用 被引量：9

17

作者 郭华 陈勇 马耀光 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2012年第3期96-100,共5页

本文将灰色GM(1,1)模型、BP人工神经网络和马尔柯夫链相结合,利用历年入库流量及千河径流量建立组合模型对入库流量进行预测。GM(1,1)模型主要预测趋势,其前半部分与实测值拟合较好,BP神经网络模型后半部有波动部分与实测值拟合较好,二... 本文将灰色GM(1,1)模型、BP人工神经网络和马尔柯夫链相结合,利用历年入库流量及千河径流量建立组合模型对入库流量进行预测。GM(1,1)模型主要预测趋势,其前半部分与实测值拟合较好,BP神经网络模型后半部有波动部分与实测值拟合较好,二者结合使相对误差最小建立组合模型,同时运用马尔柯夫链预测入库流量的变化范围。预测2001和2002年的入库流量对模型进行检验:GM(1,1)模型预测的相对误差分别为0.359和-0.017;BP神经网络预测的相对误差分别为0.032和-0.251,组合模型相对误差分别为0.164和0.117,组合预测值在预测区间之内,该组合模型预测结果合理有效,能更精确预测冯家山水库入库流量。 展开更多

关键词 灰色gm(1 1)模型 bp神经网络 马尔柯夫链 预测模型 入库流量 冯家山水库

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基于GRA/BPNN的农作物害虫发生量预测模型 被引量：4

18

作者 彭琳 杨林楠 《农机化研究》 北大核心 2013年第6期19-24,共6页

针对农作物害虫灾害发生的差异性、突发性、随机性、多样性和不均匀性等特点,将人工神经网络、灰色关联度分析与主成成分析相结合,提出一个新的农作物害虫发生预测网络模型。首先,针对影响农作物害虫发生影响因子较多的问题,模型通过主... 针对农作物害虫灾害发生的差异性、突发性、随机性、多样性和不均匀性等特点,将人工神经网络、灰色关联度分析与主成成分析相结合,提出一个新的农作物害虫发生预测网络模型。首先,针对影响农作物害虫发生影响因子较多的问题,模型通过主成分分析方法将影响因子进行简化处理;同时,为了实验数据的相关性,采用了灰色关联度分析,排除实验与统计等方面的误差;最后,利用BP人工神经网络构建了农作物害虫发生预测模型,并以斑潜蝇为例,进行了试报检验。检验结果表明,模型应用于农作物害虫灾害发生预测具有较高的预测精度和良好的泛化能力。 展开更多

关键词 农作物 害虫预测模型 灰色关联度分析 bp人工神经网络

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周期性残差修正GM(1.1)在海事直接经济损失预测中的应用 被引量：2

19

作者 熊振南 《上海海运学院学报》 北大核心 2001年第1期67-70,共4页

通过将建立的海事直接经济损失预测模型在某港口的运用检验 ,表明该模型精度较高 ,对海事直接经济损失的预测应用良好。

关键词 海事损失 灰色理论 gm(1.1) 预测 直接经济损失预测模型

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灰色Markov链预测模型及其应用

20

作者 张永革 黄希圣 《技术经济》 1998年第11期52-53,共2页

关键词 MARKOV链 预测模型 一步转移概率矩阵 预测精度 gm(1.1)模型 灰色系统理论 MARKOV过程 灰色预测 时间变化 历史数据

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