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...
1. BP神经网络：优点：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构；网络的中间层数、各层的神经元个数...
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...
可以只选取大部分数据进行神经网络训练,保留部分真实数据,带入训练好的神经网络来看MSE或者SSE 例题二:神经网络在多输出中的运用 预测模型的建议
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,...
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!
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。
首先,通过灰色关联度分析确定了大气污染物浓度与气象参数强弱主次关系,然后针对其复杂非线性关系建立BP神经网络预测模型,预测2009年7月26日至30日的污染物浓度。最后用实际值对预测值进行了误差分析,结果表明预测值与实际值的误差较小,即BP神经网络模型的预测值具有较高的精度。 本文最大的特色是采用了动态加权综合...
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...