改进的灰色神经网络预测方法

摘要：

针对GM(1,1)算法求解发展系数和灰色作用量时受背景值影响的问题,提出一种回避背景值的辨识参数求解方法,避开背景值试算选取的步骤或选取不当造成预测精度低的问题;针对GM(1,1)模型预测时初始条件为固定值影响预测精度的问题,提出一种构建变权初始值的方法,避免预测精度受固定初始值的影响;针对传统灰色神经网络样本类型单一的问题,提出一种新的组合预测模型结构,突破了传统模型只依靠单一浸润线历史数据预测的局限,建立了基于改进灰色神经网络的浸润线预测模型.通过工程验证,该模型短期内对浸润线高度的变化预测效果较好.

关键词：浸润线预测、灰色神经网络、欧拉公式、组合预测模型

所属期刊栏目：41

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金青年基金项目51705296;山东省自然科学基金博士基金项目ZR2017BEE039

在线出版日期：2019-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：52-57,64