目前存在多方位、多层面的预测方法和模型,主要有:灰色GM(1,1)模型[2]、神经网络[3]、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)[4]等。 上述预测方法都在一定程度上对网络安全态势进行了预测,存在的问题总结如下:预测方法仅从网络历史的整体安全态势本身数据进行分析,忽略影响网络安全态势的安全因子[5],而实际上安...
1)模型BP神经网络PP样条拟合wavelet de-noising GM (11) model BP neural network pp-spline fitting基于"国家人口发展战略研究报告"中的数据,采用"小波去噪"处理方法,建立GM(1,1)模型与BP神经网络相结合的灰色神经网络模型,对中国人口结构、分布、出生率、自然增长率、数量、抚养比例、男女比例等七个指标进行预测...
本文将基于灰色预测和BP神经网络的方法,对全球温度进行预测研究。 介绍一下灰色预测模型。灰色预测是一种非线性动态系统预测方法,该方法主要适用于时间序列较短、数据质量较差的情况。灰色预测模型基于灰度关联度的原理,通过建立灰色微分方程,对非确定性的系统进行建模和预测。 灰色预测模型的关键是建立灰色微分方程。灰色...
除了灰色预测模型外,我们还建立了基于BP神经网络的全球气温预测模型。BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型,它通过对输入数据的学习和训练,能够得到一组适合于数据特征的预测模型。在建立BP神经网络模型时,我们首先对全球气温数据进行了预处理,将原始数据转化为适合于神经网络输入的数据集。 接着,我们设计了一个包含...
PM2.5数据及其相关影响因素数据都是具有一定时间相关性的时间序列数据,其具备一定的历史特性,而BP神经网络模型对这种特性无法进行有效的表达。裴雨潇等人通过把PM2.5的数据构成时间序列,并进行小波变换,将低频部分和高频部分分别用不同的模型进行预测,再将预测值进行叠加,最后得到的结果比单纯用BP神经网络模型预测的效果...
基于灰色BP神经网络模型的青藏铁路路基沉降预测系统是由西南交通大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2021SR0069505,属于分类,想要查询更多关于基于灰色BP神经网络模型的青藏铁路路基沉降预测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
文档介绍:基于灰色预测与BP神经网络的全球温度预测研究 摘要:为深入了解全球变暖缘由及影响,探究变暖是否停滞,考虑地球吸热、散热及海洋温度变化等因素,构建一种全球温度预测模型,预测未来25年温度变化。采用主成分分析法找出贡献度较大的3暖引发的威胁逐渐得到公众普遍认同[2]。但是,从 20世纪末至今,气候变暖现象在...
时,本文结合灰色系统中的灰色预测模型GM(1,1)、残差灰色预测模型CGM(1,1)、“对数函数—幂函数变换”灰色预测模型SGM(1,1)和BP神经网络模型,将一维序列通过其中三个灰色模型得到的三组模拟值作为输入模式,原始序列作为输出模式,训练得到最佳神经网络结构,将三个灰色模型的预测值带入神经网络结构仿真,得到最终预测...
基于灰色理论和BP神经网络交通流预测模型研究 工学硕士学位论文 基于灰色理论和BP神经网络 交通流预测模型研究 陈纲 哈尔滨工业大学 2006年6月
本文将基于灰色预测与BP神经网络方法,对全球气温的变化进行预测和研究。 我们需要收集全球气温的历史数据,以了解全球气温的变化趋势。然后利用灰色预测模型对全球气温进行初步预测。灰色预测是一种建立在少量数据基础上的预测方法,适合用于时间序列数据的预测。它可以通过对数据的累加和歧义进行处理,从而得到更加准确的预测...