数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2006年
4期
126-130
,共5页
GM(1,1)模型%神经网络%BP算法
GM(1,1)模型%神經網絡%BP算法
GM(1,1)모형%신경망락%BP산법
GM(1,1)模型的实质是小样本、贫信息下的预测模型,其目的是得到误差尽可能小的预测值.在分析GM(1,1)模型建模机理的基础上,提出了GM(1,1)模型中参数a,b的一种新算法--神经网络算法.把神经网络中的BP算法应用于GM(1,1)模型的建模过程,实例表明可使预测精度得到提高.
GM(1,1)模型的實質是小樣本、貧信息下的預測模型,其目的是得到誤差儘可能小的預測值.在分析GM(1,1)模型建模機理的基礎上,提齣瞭GM(1,1)模型中參數a,b的一種新算法--神經網絡算法.把神經網絡中的BP算法應用于GM(1,1)模型的建模過程,實例錶明可使預測精度得到提高.
GM(1,1)모형적실질시소양본、빈신식하적예측모형,기목적시득도오차진가능소적예측치.재분석GM(1,1)모형건모궤리적기출상,제출료GM(1,1)모형중삼수a,b적일충신산법--신경망락산법.파신경망락중적BP산법응용우GM(1,1)모형적건모과정,실례표명가사예측정도득도제고.
