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灰色神经网络预测模型的应用 被引量：10
1
作者 夏景明 肖冬荣 卓为 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第6期24-25,共2页
关键词 灰色神经网络预测模型 经济指标 GM(1 1)模型 组合模型 线性模型 宏观经济系统
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一种新的组合灰色神经网络预测模型 被引量：20
2
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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基于组合模型的天津市地面沉降预测及危险性评价 被引量：7
3
作者 何理 焦蒙蒙 +1 位作者 王喻宣 李天国 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2022年第1期178-189,共12页
针对天津市过度开采地下水引发的地面沉降问题,基于组合模型开展区域沉降预测及危险性评价研究。首先分别运用灰色理论GM(1,1)预测模型、BP神经网络预测模型以及灰色BP神经网络(GM-BP)组合预测模型,对地面沉降量数据进行校核与补充。然... 针对天津市过度开采地下水引发的地面沉降问题,基于组合模型开展区域沉降预测及危险性评价研究。首先分别运用灰色理论GM(1,1)预测模型、BP神经网络预测模型以及灰色BP神经网络(GM-BP)组合预测模型,对地面沉降量数据进行校核与补充。然后选取高程、坡度、土地利用、河网水系、水文地质、地下水开采量和累积沉降量作为影响因子,基于确定性系数和逻辑回归组合模型对地面沉降的危险程度进行评价,最后将地面沉降区域划分为5类危险区:极高危险区、高危险区、中危险区、低危险区和极低危险区。结果表明:(1)灰色BP神经网络预测模型的稳定性和拟合能力明显优于其他两种预测模型,模型的预测值更能满足精度要求;(2)研究区不同程度的危险性评价中,41.57%的区域面积具有极高度和高度危险性,且主要分布于北辰区、津南区、静海区、西青区及滨海新区等南部地区;(3)通过灾害点与危险区叠加分析,整个研究区域灾害点密度为64.73处/万km^(2),45处灾害处于高和极高的地面沉降危险。分区结果与灾害点的分布情况基本吻合,证明该研究成果能为地面沉降预测及危险性评价提供参考依据。 展开更多
关键词 地下水开采 组合模型 地面沉降预测 危险性评价 灾害点分布 灰色BP神经网络预测模型 影响因素 ARCGIS
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轮古7井区低渗透油藏水锁损害实验评价及预测 被引量：5
4
作者 欧阳传湘 吕露 +2 位作者 马成 严东寅 张伟 《中外能源》 CAS 2011年第11期51-54,共4页
针对低渗透油藏易受水锁损害的特点,介绍水锁损害机理,提出水锁损害实验室评价方法。同时,针对水锁损害实验评价既需要代表性的储层岩心,又耗费大量人力物力的缺点,介绍了BP神经网络原理和灰色系统理论,把两者引入水锁损害研究中来,将灰... 针对低渗透油藏易受水锁损害的特点,介绍水锁损害机理,提出水锁损害实验室评价方法。同时,针对水锁损害实验评价既需要代表性的储层岩心,又耗费大量人力物力的缺点,介绍了BP神经网络原理和灰色系统理论,把两者引入水锁损害研究中来,将灰色GM(0,N)预测法和BP神经网络法有机结合,建立一种新的预测模型——灰色-神经网络预测模型,并分析其可行性,用计算机C语言程序实现了上述过程。以塔里木油田轮古7井区15块有代表性的岩心室内水锁损害评价结果为学习样本,另外5块岩心为预测样本,建立了灰色-神经网络水锁损害预测模型。预测结果表明,模型预测结果与实验室实测结果吻合程度较好。并通过与回归分析法、灰色GM(0,N)预测法和神经网络法这三种预测方法进行比较,发现灰色-神经网络水锁损害预测模型效果明显优于其他几种方法。 展开更多
关键词 水锁损害 界面张力 渗透率损害率 灰色-神经网络预测模型 评价
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施工场景下灰色小波神经网络短时交通量预测模型研究
5
作者 孙瑶 李挥剑 钱哨 《青海交通科技》 2023年第1期25-30,共6页
在城市道路施工场景下应用短时交通量预测对提高施工区域交通效率及安全水平至关重要。考虑到施工场景下短时交通量历史样本量小且样本呈现非线性的特点,引入灰色预测模型,构建施工场景下的灰色小波神经网络短时交通量预测模型。以行宫... 在城市道路施工场景下应用短时交通量预测对提高施工区域交通效率及安全水平至关重要。考虑到施工场景下短时交通量历史样本量小且样本呈现非线性的特点,引入灰色预测模型,构建施工场景下的灰色小波神经网络短时交通量预测模型。以行宫西大街由西向东断面的交通量数据为例,分别基于小波神经网络短时交通量预测模型、灰色小波神经网络短时交通量预测模型,利用Matlab进行训练。结果显示,灰色小波神经网络短时交通量预测结果的平均绝对误差、平均相对误差和均方误差相较于小波神经网络短时交通量预测模型,分别降低了74.14%、75.21%和92.70%,该模型对城市道路施工场景下的短时交通量预测精确度更高。 展开更多
关键词 城市道路 施工场景 短时交通量预测 灰色小波神经网络预测模型
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基于灰色BP网络的城市生活垃圾日产量预测模型研究 被引量：3
6
作者 王海瑞 张勇 王华 《工业加热》 CAS 2006年第5期8-11,共4页
通过对灰色BP神经网络模型的分析与研究,给出了灰色BP神经网络的建模方法,建立了基于灰色BP神经网络的城市生活垃圾日产量预测模型,通过一组历史数据分别对GM模型和灰色BP神经网络模型进行了验证,得到了灰色BP神经网络的预测效果要比单... 通过对灰色BP神经网络模型的分析与研究,给出了灰色BP神经网络的建模方法,建立了基于灰色BP神经网络的城市生活垃圾日产量预测模型,通过一组历史数据分别对GM模型和灰色BP神经网络模型进行了验证,得到了灰色BP神经网络的预测效果要比单纯的灰色预测模型精度要高的结论,本模型是研究通过少量数据进行预测的一种新方法。 展开更多
关键词 灰色系统 BP神经网络 灰色BP神经网络预测模型 城市生活垃圾
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改进的灰色电力负荷预测研究——基于粒子群算法和BP神经网络
7
作者 周继霞 魏国辉 贾春燕 《价值工程》 2014年第35期56-58,共3页
本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。
关键词 灰色预测模型 初值改进 等维新息预测模型 灰色粒子群组合预测模型 灰色BP神经网络组合预测模型
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灰色-BP神经网络模型预测区域气温 被引量：1
8
作者 曹晓宇 佘昊龙 赵桓锋 《无线互联科技》 2012年第7期218-218,共1页
本文旨在提出更为准确的区域气温预测方法。预测试验基于我国广东省深圳市某一时间段内的气温数据,尝试运用了灰色-BP神经网络模型对未来648个时间点(规定1个小时为一个预测时间点)的气温情况进行预测。通过软件仿真得到预测结果,并对... 本文旨在提出更为准确的区域气温预测方法。预测试验基于我国广东省深圳市某一时间段内的气温数据,尝试运用了灰色-BP神经网络模型对未来648个时间点(规定1个小时为一个预测时间点)的气温情况进行预测。通过软件仿真得到预测结果,并对预测结果进行了定性评估。仿真发现,该预测方法兼具BP神经网络和灰色模型的特长,能有效提高区域气温预测的精度。 展开更多
关键词 气温预测 灰色-BP神经网络预测模型
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