本征灰色系统不可能有实在的反应运行机制的模型,只可能通过分析、推到、构思等方法获得同构模型。 据有物理原形的系统,在信息不完全、不确定时是非本征灰色系统,比如人体。 灰色系统克服概率统计的弱点,从杂乱无章、有限的、离散的数据中找出规律,建立灰色系统模型,然后用它来作相应的分析、预测、决策和规划。其基本...
训练集数据进行模型创建与训练,测试集进行仿真测试,得到的预测数据与真实测试集数据进行比较,进行可信度评价,通过R平方来判断预测是否好,越接近1,预测效果越好 BP神经网络的属性:有导师学习神经网络(输出结果参与建模),前向神经网络,学习算法(更新权重)是逆向的,采用梯度下降法进行权值修正,可做拟合回归问题,也可做分类...
缺点：模型的建立需要依赖于数据，如果数据不足或质量不高，模型的精度会受到影响；同时，灰色模型神经网...
第1卷第2期2006年9月146区域地下水位的灰色-BP神经网络预测模型李丹,郝振纯,薛联青(河海大学水资源环境学院,江苏南京210098)摘要:针对区域地下水位的随机波动性、高度非线性及复杂性,构建了灰色BP神经网络预测模型(Grey-BPnnMOD)。该模型由灰色GM(1,1)和改进的BP神经网络模型两个部分构成。通过GM(1,1)消除数据系列...
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...
灰色BP神经网络风电功率预测应用研究的中期报告一、研究背景风能作为新能源之一,在全球范围内得到越来越广泛的应用和开发。风力发电具有可再生、无污染、低碳排放等优点,是未来能源发展的一个重要方向。然而,风力发电的不稳定性和时空变化性,给风电预测工作带来了巨大困难和挑战。风电预测是风电场管理和调度的重要环节,...
BP神经网络 神经网络介绍 例题一:辛烷值的预测 例题二:神经网络在多输出中的运用 预测模型的建议 灰色预测模型 GM数学模型和原理 灰色模型(1阶1变量) 是如何推导的: 矩阵求导: GM(1,1)模型的评价和检验 拓展的GM(1,1)模型 ※ 什么时候用灰色预测?
先说共同点，二者都可以看做事黑箱，即内部结构不确切知道的系统，不同的是灰色理论是基于现有数学理论，而神经网络是基于人脑的物理模型。
网络模型时,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...
本文构造了考虑经济因素影响的灰色BP神经网络组合预测模型,主要经济因子的加入,使模型更实际、更合理,并通过实例证明了该模型具有更高的精度和更好的实用性。1灰色系统理论及其应用1.1灰色预测模型及其改进灰色预测模型建立的过程和原理如文献Ⅲ所示,其预测模型:工(1’(七+1):Ix(。’(1)一u]e—al+尝(1)口n式...