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一种新的组合灰色神经网络预测模型 被引量:20
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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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基于灰色神经网络组合模型的城区沉降预测应用研究
2
作者 雷倩芳 左涛 +2 位作者 杨晓东 韩冲 陈恒恒 《测绘与空间地理信息》 2024年第8期192-194,198,203,共5页
为了提高城区沉降量的预测精度,本文基于灰色预测模型(Grey Model,GM)和反向传播(Back-Propagation, BP)神经网络预测模型,构建了灰色神经网络组合预测模型(Gery Neural Networks Model,GNNM)。以SBAS-InSAR技术获取上海特征区的平均沉... 为了提高城区沉降量的预测精度,本文基于灰色预测模型(Grey Model,GM)和反向传播(Back-Propagation, BP)神经网络预测模型,构建了灰色神经网络组合预测模型(Gery Neural Networks Model,GNNM)。以SBAS-InSAR技术获取上海特征区的平均沉降量作为3种预测模型的原始序列,进行预测计算,对比分析组合预测模型预测结果与灰色模型、BP神经网络模型的预测结果。实验结果表明:相比单一的GM(1,1)和神经网络预测模型,GNNM(1,1)组合预测模型的预测精度和稳定性更高,且越接近中心城区,预测效果越好。 展开更多
关键词 灰色神经网络模型 灰色模型 BP神经网络 沉降预测
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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
3
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GM(1,1)-BP神经网络的建筑电力短期预测
4
作者 宋杨 顾亦然 张腾飞 《软件导刊》 2025年第1期9-14,共6页
随着国家“双碳”目标的提出,公共建筑节约能源愈发重要,建筑电力数据短期预测有助于合理调控用电。为此,提出一种结合灰色模型GM(1,1)和BP神经网络的组合预测模型。首先,通过灰色关联筛选数据,根据灰色模型仅需少量样本的优点,预测出... 随着国家“双碳”目标的提出,公共建筑节约能源愈发重要,建筑电力数据短期预测有助于合理调控用电。为此,提出一种结合灰色模型GM(1,1)和BP神经网络的组合预测模型。首先,通过灰色关联筛选数据,根据灰色模型仅需少量样本的优点,预测出短期内的用电数据;其次,将预测结果作为BP神经网络的输入变量,通过网络反向学习原始数据与GM(1,1)预测值的差值,提高模型的预测精度。以高校公共建筑用电数据为研究目标,通过组合模型预测下一阶段用电,并与4种预测模型进行比较。结果表明,该组合模型预测误差最小,准确性最高。 展开更多
关键词 灰色模型 BP神经网络 电力预测 建筑节能
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基于灰色模型与神经网络组合的线损率预测 被引量:17
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作者 张勤 周步祥 +1 位作者 林楠 聂雅卓 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期162-166,共5页
对线损率预测的方法进行了研究,采用灰色模型与神经网络组合的方法对线损率进行预测。首先用GM(1,1)建模对线损率的变化趋势分析计算,运用灰色关联度分析与线损率相关的因素,确定出神经网络的输入变量,建立线损率预测的3层BP网络模型;... 对线损率预测的方法进行了研究,采用灰色模型与神经网络组合的方法对线损率进行预测。首先用GM(1,1)建模对线损率的变化趋势分析计算,运用灰色关联度分析与线损率相关的因素,确定出神经网络的输入变量,建立线损率预测的3层BP网络模型;然后采用GM(1,1)和神经网络的组合预测模型得到线损率的最终预测结果;最后通过对实例的分析,证明所提方法提高了线损率预测的精度。 展开更多
关键词 线损率 预测 灰色模型 神经网络 组合模型
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具有二重趋势性的季节型电力负荷预测组合优化灰色神经网络模型 被引量:99
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作者 牛东晓 陈志业 +1 位作者 邢棉 谢宏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期29-32,共4页
电力负荷预测是电力系统的一项重要工作 ,季节型电力负荷预测是一个难点 ,缺少相应的数量预测方法。对于具有增长和波动二重趋势性的季节型电力负荷 ,首次提出了季节型负荷预测的组合优化灰色神经网络模型 ,研究了同时考虑两种非线性趋... 电力负荷预测是电力系统的一项重要工作 ,季节型电力负荷预测是一个难点 ,缺少相应的数量预测方法。对于具有增长和波动二重趋势性的季节型电力负荷 ,首次提出了季节型负荷预测的组合优化灰色神经网络模型 ,研究了同时考虑两种非线性趋势的复杂季节型负荷预测问题 ,说明了此优基金项目 :国家自然科学基金资助项目 ( 5 0 0 770 0 7) ;国家电力公司重点学科基金资助项目 (A98B0 3)。ProjectSupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina( 5 0 0 770 0 7) .化模型分别优于两种单一发展趋势负荷预测的模型。给出了电力负荷预测的应用实例 ,通过对河北电网季节最大负荷与销售电量的分析 ,建立了对应的组合优化灰色神经网络模型 ,与其它算法进行了比较 ,计算结果表明 ,该方法较大提高了季节型负荷预测的精度 ,为季节型电力负荷预测提供了一种新的、有效的方法 ,编制了季节型负荷预测的软件 。 展开更多
关键词 负荷预测 季节型负荷 组合灰色神经网络 电力系统
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基于非等时距加权灰色模型与神经网络的组合预测算法 被引量:39
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作者 韩晋 杨岳 +1 位作者 陈峰 李雄兵 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2013年第4期408-419,共12页
非等时距预测算法在不等时间间隔序列的趋势分析与预测方面具有重要作用.在传统灰色预测理论的基础上,提出一种基于非等时距加权灰色模型和神经网络的组合预测算法.通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始数据序列的平均值作为累加序... 非等时距预测算法在不等时间间隔序列的趋势分析与预测方面具有重要作用.在传统灰色预测理论的基础上,提出一种基于非等时距加权灰色模型和神经网络的组合预测算法.通过构建非等时距加权灰色预测模型,将原始数据序列的平均值作为累加序列初值,将连续累积函数的积分面积作为背景值,对累加序列进行加权处理,以真实反映时间序列发展对预测结果的影响.在此基础上,引入BP神经网络对灰色预测的残差序列进行修正,进一步提高了预测精度.经算例验证,该算法预测精度达到1级,且高于类似算法. 展开更多
关键词 预测 非等时距 灰色模型 加权 神经网络 残差修正
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证券市场灰色神经网络组合预测模型应用研究 被引量:11
8
作者 谭华 谢赤 +2 位作者 孙柏 储慧斌 闫瑞增 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期86-89,共4页
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... 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. 展开更多
关键词 神经网络 灰色理论 灰色神经网络 组合预测 证券市场
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基于BP神经网络和灰色关联度组合模型的城市生活垃圾清运量预测 被引量:24
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作者 于涛 黄涛 +2 位作者 潘膺希 杨林海 王龙 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期94-97,共4页
运用灰色关联度分析方法确定城市生活垃圾清运量主要影响因素,将其作为BP神经网络的输入向量,建立能满足兰州市生活垃圾清运量预测要求的BP神经网络预测模型。结果表明,兰州市城市生活垃圾清运量的主要影响因素为城市非农业人口、GDP、... 运用灰色关联度分析方法确定城市生活垃圾清运量主要影响因素,将其作为BP神经网络的输入向量,建立能满足兰州市生活垃圾清运量预测要求的BP神经网络预测模型。结果表明,兰州市城市生活垃圾清运量的主要影响因素为城市非农业人口、GDP、社会消费品零售总额、城市居民人均消费性支出和城市居民人均年可支配收入。建立了城市生活垃圾清运量BP神经网络预测模型,将模型的预测结果与实际值相比较,证明模型具有较好的可行性和适用性。从2009年至2015年,兰州市城市生活垃圾清运量的增长率达到42.78%,并在2015年达到171.51万t。灰色关联度分析能够较好地为建立BP神经网络预测模型筛选输入变量。 展开更多
关键词 环境工程学 生活垃圾 灰色关联度 BP神经网络 预测模型
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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
10
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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基于灰色神经网络组合模型的光伏短期出力预测 被引量:156
11
作者 王守相 张娜 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2012年第19期37-41,共5页
光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因... 光伏发电系统输出功率具有不确定性特征,为了减轻其对电网的影响,有必要进行光伏出力预测。文中提出了一种基于灰色神经网络组合模型的方法对光伏出力进行预测。该方法是对传统直接预测和间接预测方法的结合,考虑了影响光伏出力的主要因素,通过统计与预测日相似天气条件下整点时刻的光伏出力,建立了各时刻出力的灰色模型,然后利用灰色模型的输出和温度数值与实测出力值建立神经网络预测模型,最终得到预测结果。文中采用实际光伏出力数据对灰色模型、神经网络模型、灰色神经网络组合模型3种预测方法进行了结果对比。算例结果表明,所提出的灰色神经网络组合预测模型能够更为精确地对光伏出力进行预测,因而具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 灰色模型 神经网络模型 光伏发电 功率预测 短期预测
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基于组合灰色神经网络模型的电力远期价格预测 被引量:13
12
作者 马歆 侯志俭 +1 位作者 蒋传文 邰能灵 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第9期1329-1332,共4页
针对电力远期价格受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测,提出了采用灰色动态模型对电力远期价格进行预测,并在此基础上构造了组合灰色神经网络预测模型.该模型有效地将灰色理论弱化数据序列波动性的优点和... 针对电力远期价格受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测,提出了采用灰色动态模型对电力远期价格进行预测,并在此基础上构造了组合灰色神经网络预测模型.该模型有效地将灰色理论弱化数据序列波动性的优点和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合.研究结果表明,本模型能在小样本、贫信息的条件下对电力远期价格做出比较准确的预测,为电力市场的参与者能更好地利用电力远期合约进行套期保值提供了有效的工具. 展开更多
关键词 电力远期合约 组合灰色神经网络 价格预测
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基于麻雀搜索算法和长短期记忆神经网络的轨道交通站点客流预测
13
作者 张开雯 何勇 +1 位作者 余家香 陈林 《四川师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2025年第1期105-113,共9页
准确的短时客流预测可以为城市轨道交通的良好运营提供保障,但轨道交通的短时客流具有非线性和高随机性等特点,为了提高对短时客流的预测精度,提出将ISSA算法和LSTM模型进行组合,构建城市轨道交通短时客流预测模型.针对SSA算法收敛速度... 准确的短时客流预测可以为城市轨道交通的良好运营提供保障,但轨道交通的短时客流具有非线性和高随机性等特点,为了提高对短时客流的预测精度,提出将ISSA算法和LSTM模型进行组合,构建城市轨道交通短时客流预测模型.针对SSA算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的问题,引入黄金莱维飞行策略,通过动态调整探索者移动步长的方法,使得它在未知范围内搜索时,能够覆盖更大的范围,提高SSA算法全局搜索的能力.通过使用ISSA算法对LSTM模型的隐含层、学习率和迭代次数的神经元个数进行优化,构建ISSA-LSTM组合预测模型,用于城市轨道交通短时客流的预测.将该模型与BP、LSTM和SSA-LSTM等3种短时客流预测模型进行对比,结果表明:在针对工作日和非工作日客流的预测中,ISSA-LSTM模型预测误差最小,具有较好的预测效果. 展开更多
关键词 短时客流预测 改进麻雀搜索算法 长短时记忆神经网络 组合模型
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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
14
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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基于灰色神经网络的能源消费组合预测模型 被引量:11
15
作者 付加锋 蔡国田 张雷 《资源开发与市场》 CAS 2006年第3期216-219,共4页
组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征,利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)3种模型与人工神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的... 组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征,利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)3种模型与人工神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的能源消费组合预测模型,实证分析结果获得了更为精确的预测效果,可以作为能源消费预测的有效工具。同时,能源消费的预测结果也表明今后必须以节能为主导思想,努力建设资源节约型社会和环境友好型社会。 展开更多
关键词 灰色神经网络 能源消费 组合预测模型
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灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应用 被引量:5
16
作者 迟道才 张瑞 +1 位作者 张清 孙东昊 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期118-120,共3页
洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容。应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值... 洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容。应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN)。以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型。预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的。 展开更多
关键词 灰色模型 BP网络 涝灾预测 灰色神经网络组合模型
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基于灰色神经网络优化组合模型的火灾预测研究 被引量:13
17
作者 袁朋伟 宋守信 董晓庆 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 2014年第3期119-124,共6页
为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据... 为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据预测的优势与BP神经网络处理非线性问题的优点。分别采用遗传算法优化后的无偏灰色GM(1,1)模型、遗传算法优化的BP神经网络预测模型与灰色神经网络优化组合模型对我国1998-2008年的火灾事故进行拟合,并对2009-2011年的火灾事故发生数进行预测。结果表明:灰色神经网络优化组合模型的预测误差最小,精度最高,适用于火灾事故的预测。 展开更多
关键词 火灾事故 火灾事故预测 灰色系统 人工神经网络 遗传算法 组合预测
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基于灰色神经网络组合模型的动态数据序列预测 被引量:10
18
作者 张弦 李世平 +1 位作者 孙浚清 唐超 《电子测量技术》 2007年第9期60-63,共4页
为了提高动态数据序列的预测精度,分析了现有BP神经网络和灰色预测方法各自的优缺点,并在此基础上建立了灰色神经网络组合模型。组合模型兼有BP神经网络和灰色预测的优点,弥补了单个模型的不足,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,... 为了提高动态数据序列的预测精度,分析了现有BP神经网络和灰色预测方法各自的优缺点,并在此基础上建立了灰色神经网络组合模型。组合模型兼有BP神经网络和灰色预测的优点,弥补了单个模型的不足,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。本方法利用灰色预测中的累加生成运算对原始数据进行变换,从而得到规律性较强的累加数据,便于神经网络进行建模和训练,并利用神经网络的函数逼近特性,实现对原始数据的预测。仿真结果表明:组合模型的预测精度高于单独的GM(1,1)模型,适用于具有复杂成分的动态数据序列的建模。 展开更多
关键词 动态数据序列 灰色预测 BP神经网络 灰色神经网络组合模型
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农村电子商务产业集群趋势预测研究——基于灰色神经网络组合模型 被引量:8
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作者 张继国 乜鑫宇 龚艳冰 《商业经济研究》 北大核心 2017年第1期192-194,共3页
农村电子商务产业集群发展趋势的预测对于当地政府制定帮扶政策和战略规划具有重要意义。为更准确探究其发展变化趋势,本文从多角度选取指标,利用信息熵理论合成综合指标,构建了增长曲线模型、灰色模型、BP神经网络模型和灰色神经网络... 农村电子商务产业集群发展趋势的预测对于当地政府制定帮扶政策和战略规划具有重要意义。为更准确探究其发展变化趋势,本文从多角度选取指标,利用信息熵理论合成综合指标,构建了增长曲线模型、灰色模型、BP神经网络模型和灰色神经网络组合模型对其进行预测,实证分析表明灰色神经网络组合模型的预测精度优于单项预测模型,更适合于沙集电子商务产业集群发展趋势的预测。 展开更多
关键词 农村电子商务 灰色模型 BP神经网络模型 组合预测 沙集
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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
20
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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