GM(1,1)与BP神经网络组合预测模型在田径成绩预测中的应用

针对原始数据序列建立灰色GM(1,1)模型,然后利用BP神经网络对GM(1,1)模型预测值加以校正,得到GM(1,1)与BP神经网络组合预测模型。通过运用田径比赛项目相关成绩序列进行模型检验,相比单纯的GM(1,1)模型,组合模型具有更高的预测精度,表明了组合模型预测的可行性。