基于灰色模型与神经网络组合的线损率预测

对线损率预测的方法进行了研究,采用灰色模型与神经网络组合的方法对线损率进行预测。首先用GM(1,1)建模对线损率的变化趋势分析计算,运用灰色关联度分析与线损率相关的因素,确定出神经网络的输入变量,建立线损率预测的3层BP网络模型;然后采用GM(1,1)和神经网络的组合预测模型得到线损率的最终预测结果;最后通过对实例的分析,证明所提方法提高了线损率预测的精度。

一种新的组合灰色神经网络预测模型

对GM(1,1)灰色和几种灰色组合模型进行了讨论,针对多个相关序列预测的问题,提出了组合灰色GM(1,1)神经网络预测模型.此方法采用灰色模型对各序列进行预测,然后利用神经网络对预测值进行校正,得到最终预测值.实例表明此种模型在实际应用中的确能够提高预测精度.

灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应用

洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容。应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN)。以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型。预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的。

基于灰色神经网络的能源消费组合预测模型

组合预测对于信息不完备的复杂经济系统具有一定的实用性。鉴于能源消费系统的复杂性和非线性特征,利用我国能源消费的历史数据,采用灰色预测的GM(1,1)、无偏GM(1,1)和pGM(1,1)3种模型与人工神经网络进行优化组合,建立了灰色神经网络的能源消费组合预测模型,实证分析结果获得了更为精确的预测效果,可以作为能源消费预测的有效工具。同时,能源消费的预测结果也表明今后必须以节能为主导思想,努力建设资源节约型社会和环境友好型社会。

基于灰色神经网络组合模型的动态数据序列预测

为了提高动态数据序列的预测精度,分析了现有BP神经网络和灰色预测方法各自的优缺点,并在此基础上建立了灰色神经网络组合模型。组合模型兼有BP神经网络和灰色预测的优点,弥补了单个模型的不足,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。本方法利用灰色预测中的累加生成运算对原始数据进行变换,从而得到规律性较强的累加数据,便于神经网络进行建模和训练,并利用神经网络的函数逼近特性,实现对原始数据的预测。仿真结果表明:组合模型的预测精度高于单独的GM(1,1)模型,适用于具有复杂成分的动态数据序列的建模。

农村电子商务产业集群趋势预测研究——基于灰色神经网络组合模型

农村电子商务产业集群发展趋势的预测对于当地政府制定帮扶政策和战略规划具有重要意义。为更准确探究其发展变化趋势,本文从多角度选取指标,利用信息熵理论合成综合指标,构建了增长曲线模型、灰色模型、BP神经网络模型和灰色神经网络组合模型对其进行预测,实证分析表明灰色神经网络组合模型的预测精度优于单项预测模型,更适合于沙集电子商务产业集群发展趋势的预测。

基于灰色BP神经网络组合模型的基坑变形预测研究

为了使得基坑变形预测在"少样本"、"贫信息"的情况下依然能够得出精度较高的结果,在传统的灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型的基础上,进行了灰色BP神经网络组合模型的研究。通过总结2传统模型的原理和算法,归纳各自的优缺点,分析2模型在本质原理上的关系,提出了构建组合模型的方法。利用广州市轨道交通三号线燕塘站的监测数据,对灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和灰色BP神经网络组合模型分别进行了检验,肯定了组合模型的优越性。

灰色神经网络最优权组合模型预测城市需水量

需水量预测是一个大量数据指标和影响因素共同作用的复杂系统。目前以单一的模型预测为主,而这种预测方法仅能体现该系统的局部。针对这一情况,利用灰色模型和改进BP神经网络,建立最优权组合模型预测城市需水量,使用Matlab进行实例计算,并与其他预测方法比较。结果表明,该模型有较高的预测精度,优于单个模型,预测效果更优于其他方法。

二重趋势性季节型电力负荷预测组合灰色神经网络模型

对于具有增长和波动二重趋势性的季节型电力负荷 ,首次提出了季节型负荷预测的组合优化灰色神经网络模型 ,研究了同时考虑两种 (非线性 )趋势的复杂季节型负荷预测问题 ,说明了此优化模型分别优于两种单一发展趋势负荷预测模型 ,给出了电力负荷预测的应用实例 ,为季节型电力负荷预测提供了一种新的。

灰色神经网络组合模型在庆安县年降雨量预测中的应用

采用灰色神经网络对黑龙江省庆安县年降雨量进行预测建模,利用灰色GM(1.1)模型"贫信息"和神经网络非线性函数映射能力优秀的特性,避免了灰色GM(1.1)模型对预测拟合精度低的问题。结果表明灰色神经网络组合模型的平均相对误差为0.012 2,高于灰色GM(1.1)模型的平均相对误差0.153 7,预测精度较高,并且算法简便,拓宽了灰色预测模型的应用范围。

基于改进灰色模型与BP神经网络模型组合的风力发电量预测研究

针对灰色模型在数据序列无规律的风力发电量预测中精度不高的问题,通过对原始数据的平滑处理改进灰色模型,并将改进的灰色模型与BP神经网络相结合构建组合预测模型,采用灰色关联法改进组合预测的权重系数。实例分析表明,改进的优选组合模型预测的准确度高于单一模型及传统的优选组合预测模型。

基于灰色RBF神经网络组合模型的交通量预测研究

根据新陈代谢灰色模型和RBF神经网络模型各自的特点,构造一种新陈代谢灰色模型与RBF神经网络模型组合的平面型模型,模型对无检测器公路的交通量具有较好的预测能力,并用实地调查的数据进行仿真和比较,验证此模型具有较高的精度,从而证明这一模型的可行性和有效性。

一个基于灰色神经网络组合的交通量预测模型应用研究

GM模型在预测中对历史数据作不同取舍时,其预测值并不相同,即这种预测结果将是一个预测值的区间,这就给预测人员的取舍带来一定困难。利用GM模型少数据建模和人工神经网络非线性逼近的优点把两种模型结合起来,用对历史数据作不同取舍的GM模型的预测值和纯神经网络的预测值作为组合神经网络的输入,由人工神经网络确定这些不同GM模型和纯BP网络的组合,实例验证得出更为准确的预测值,从而证明这一模型的可行性和有效性。

基于遗传神经网络的非等时距加权灰色线性组合模型在变形监测中的应用

针对非等时距以及BP神经网络会陷入局部极小值的问题,本文提出了基于非等时距加权灰色组合GA-BP模型的新方法。首先对原始变形监测数据采用非等时距的加权灰色组合线性模型处理,然后利用处理后的数据求出残差进而建立GA-BP神经网络模型进行残差修正。通过对比非等时距GM(1,1)以及非等时距加权灰色线性组合模型的结果,发现基于非等加权灰色线性组合GA-BP神经网络模型可以有效地提高模型精度,具有一定的应用价值。

基于灰色神经网络组合模型的航空发动机磨损趋势预测

航空发动机的磨损机理十分复杂,且受到诸多不确定因素影响,单一预测模型难以对其变化趋势进行有效预测。针对该问题提出了一种BP网络与改进灰色模型相融合的组合预测模型,并引入混沌理论的C-C方法确定BP网络的嵌入参数和时间延时。仿真结果显示,该组合模型相比单一的神经网络模型和灰色模型精度更高,更客观地反映出发动机滑油中金属含量的变化趋势,可为科学制定发动机维修决策提供重要依据。

基于灰色BP神经网络组合模型的深基坑周围地表沉降预测研究

在深基坑工程施工过程中,基坑周围地表的沉降对周围建筑物、地下管线和支护体系的安全都会造成很大的影响,如何利用对影响基坑周围地表沉降的关联因素的研究并结合基坑周围地表沉降的监测数据来分析得到基坑周围地表沉降量的走势,已成为城市建设中的一个重要的安全课题.以天津市某换乘车站为例,分析影响该基坑周围地表沉降的关联因素,建立灰色预测和BP神经网络组合模型,在"小样本、贫信息"的情况下,得到的预测结果与实际监测值吻合度较高.利用该预测模型可对一些在开挖过程中监测天数相对较少的深基坑工程进行可靠而准确的预测.

基于BP神经网络和灰色模型的用电量增长组合预测

采用BP神经网络和灰色模型对我国人均净用电量进行组合预测。通过以往实际数据与预测结果比较,具有较高的预测精度,证明模型的可行性,并用此模型对我国未来几年人均净用电量进行了预测。

基于灰色-BP神经网络组合模型的赣南脐橙产量预测分析

赣南脐橙产量变动的随机性、波动性和复杂性,给脐橙产量的预测带来了很大的困扰。将灰色-BP神经网络加以组合,采用2004年至2013年赣州市赣南脐橙产量数据,对赣南脐橙未来产量进行预测。通过MATLAB计算,结果表明:灰色-BP网络组合预测模型精度高于传统灰色预测模型,且2014年至2016年赣州市赣南脐橙产量预达到171.34万t,190.81万t,212.49万t。

基于灰色理论与BP神经网络组合模型的中长期负荷预测

灰色系统预测模型是中长期负荷预测的一种有效方法,但是,此模型存在未考虑经济因素对负荷发展的影响及难以满足高精度要求的缺陷,构建了考虑经济因素影响的灰色BP神经网络组合预测模型,通过灰色关联分析方法确定影响负荷的主要经济因子。主要经济因子的引入,使预测模型更符合实际、更合理。应用此组合模型对某省全社会用电量进行了中长期预测,结果表明,该模型具有更高的精度和更好的实用性。

基于灰色神经网络组合模型的故障预测

针对装备故障预测存在有效样本少、模型预测精度低等问题,集成灰色理论和神经网络方法,提出基于灰色神经网络的故障预测组合模型。基于新信息优先原理和重构背景值方法优化灰色GM(1,1)模型的初始值与背景值,利用Levenberg-Marquardt算法改进反向传播神经网络模型;采用组合预测思想,将多方法融合改进灰色模型和神经网络模型,分别构建基于权重分配、基于误差修正和基于结构优化的3种灰色神经网络组合模型。以某雷达发射机的故障预测为例,验证上述方法在故障预测中的有效性。结果表明,灰色神经网络组合模型的预测精度优于单一预测模型,可用于装备的故障预测和预测性维修。