摘要
该文对神经网络和灰色预测两种预测模型进行了介绍,分析了它们的优缺点,并提出了一种集成预测方法,将两种方法集成,应用于对财产保险防灾减损来说最重要的灾情预测,克服了单一算法的不足,使预测的精度得到了提高,取得了良好的效果。
The paper introduces the neural network and gray forecast models,analyzes their advantages and disadvantages.The paper gives a integrated forecast model,which integrates the two models,apply it to important disaster forecast.It overcomes the shortcomings of single one,improves the precision of forecast.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第17期205-207,共3页
Computer Engineering and Applications
基金
国家"十五"期间科技攻关项目:财产保险防灾减损技术(编号:2001BA102A05-02)资助
关键词
防灾减损
灾情预测
神经网络
灰色预测
disaster prevention and reduction,disaster forecast,neural network,gray forecast