计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
18期
234-235,238
,共3页
灰色系统%BP神经网络%GM(1,1)模型%误差项
灰色繫統%BP神經網絡%GM(1,1)模型%誤差項
회색계통%BP신경망락%GM(1,1)모형%오차항
在分析GM(1,1)模型的建模机理的基础上,指出了传统建模方法的不足,即发现了预测数据序列中的第一点的值并不能用原始数据序列中第一点的值来代替,因为存在误差,同时给出了误差项的一般表达式,然后基于BP神经网络对误差项进行优化模型.结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.
在分析GM(1,1)模型的建模機理的基礎上,指齣瞭傳統建模方法的不足,即髮現瞭預測數據序列中的第一點的值併不能用原始數據序列中第一點的值來代替,因為存在誤差,同時給齣瞭誤差項的一般錶達式,然後基于BP神經網絡對誤差項進行優化模型.結果錶明,該模型擬閤誤差小,預測精度高.
재분석GM(1,1)모형적건모궤리적기출상,지출료전통건모방법적불족,즉발현료예측수거서렬중적제일점적치병불능용원시수거서렬중제일점적치래대체,인위존재오차,동시급출료오차항적일반표체식,연후기우BP신경망락대오차항진행우화모형.결과표명,해모형의합오차소,예측정도고.
