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基于BP神经网络的时序残差GM(1，1)模型

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摘要本文针对灰度模型在原始数据序列波动较大时,预测精度较低的情况,提出了基于BP神经网络的时序残差模型.文中使用BP神经网络训练时序残差,再结合灰度模型,较好地提高模型精度和预测精度.此模型不仅适合于原始数据波动较大的序列,而且对非波动性数据序列也有很高的精度.

作者吴丽丽

机构地区邢台职业技术学院电子系河北邢台

出处《科技经济市场》 2007年第5期58-,共1页

关键词灰度模型GM(1 1)时序残差神经网络

分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

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2007年第5期

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