基于灰色神经网络的烧结碱度预测与仿真

建立了应用灰色神经网络对烧机矿化学成分进行预测的有关理论，并在此基础上构造了灰色神经网络模型。该模型中。灰色理论弱化数据序列波动性和神经网络特有的非线性适应性信息处理能力相融合，本模型能在小样本贫信息的条件下对烧结矿碱度做出比较准确的预测。该模型具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点，取得了比较满意的结果。和BP神经网络算法相比，灰色神经网络算法有很大的应用前景和推广价值。     

灰色神经网络模型及其应用

灰色建模要求的样本点少,不必有较好的分布规律,而且计算量少,操作简便。而BP网络学习样本时,会反馈校正输出的误差,具有并行计算、分布式信息存储、强容错力、自适应学习功能等优点。本文将灰色预测建模和神经网络技术融合起来,建立灰色神经网络模型(GNNM)。提出计算残差序列和新的预测值的公式。用于发酵动力学预测,结果表明,灰色神经网络模型在预测精度方面优于常规灰色模型。该模型的算法概念明确,计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围。     

灰色Elman神经网络的矿井瓦斯涌出量预测

为了准确预测矿井瓦斯涌出量,将灰色理论与Elman神经网络模型结合,建立矿井瓦斯涌出量预测模型。灰色系统能较好地预测变化的趋势,而Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点。对于煤矿生产中瓦斯涌出量的预测,两者结合能够发挥各自的优势,以某煤矿矿井为例,影响瓦斯涌出量的因素为预测因子建立灰色理论与Elman神经网络融合的预测模型。结果表明,灰色Elman神经网络模型优于传统灰色预测模型,提高了预测精度,达到了很好的预测效果。     

灰色补偿神经网络及其应用研究

本文给出了灰色系统与神经网络的一种新的结合方式—灰色补偿神经网络。该网络利用神经网络建立残差与数据间的映射关系,并采用其预测结果补偿灰色系统模型的预测值。仿真结果表明本方法优于其它灰色神经网络。     

基于灰色神经网络的Web社区主题舆情传播模型

Web舆情传播的动态性,不确定性等特征给精确预测舆情传播带来困难．在分析了灰色理论系统的基础上,提出了灰色理论微分方程型模型（GM）和扩展BP神经网络的组合模型,该组合模型综合考虑了网络的结构和传播特性,首先建立灰色理论微分方程型模型,然后映射到扩展的BP神经网络中,通过训练数据来训练该神经网络,使网络具有传播预测能力．仿真实验表明,该组合模型在Web社区主题舆情传播预测精确性方面高于单一的GM模型．     

灰色补偿神经网络及其应用研究

本文给出了灰色系统与神经网络的一种新的结合方式-灰色补偿神经网络.该网络利用神经网络建立残差与数据间的映射关系,并采用其预测结果补偿灰色系统模型的预测值.仿真结果表明本方法优于其它灰色神经网络.     

灰色理论和神经元网络在证券市场中的应用

将灰色系统和神经网络模型分别应用于证券市场中股票价格的预测;同时提出将灰色模型与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以股票市场上证指数为例进行模拟预测。分析结果表明：组合预测模型的模拟预测精度比单一模型更为精确。     

基于灰色神经网络模型的企业碳排放峰值预测

为预测企业碳排放峰值,帮助企业设计碳排放的减排路径,需要对企业碳排放峰值预测方法进行研究;当前采用基于TFDI模型的预测模型对企业碳排放峰值进行预测,预测过程中无法全面考虑企业碳排放影响因素,导致预测企业碳排放峰值出现误差;为此,提出一种基于灰色神经网络模型的企业碳排放峰值预测模型;该模型是以灰色模型为基础,与神经网络相融合构建的灰色神经网络,将模型中企业碳排放原数据进行叠加,并用微分方程表示,将VSTE算法作为灰色神经网络模型预测的基础算法,计算企业碳排放路径碳排放值,满足高斯分布随机函数,以此进行企业碳排放峰值的预测;实验结果证明,所提模型可以准确预测企业碳排放峰值,有效帮助企业设计碳排放减排路径。     

基于灰色GM(1,1)模型的时间序列预测研究

基于灰色理论GM(1,1)模型,结合Elman神经网络组成灰色神经网络模型。模型的输出误差作为一个新的时间序列,通过Elman神经网络对误差序列进行拟合和预测,更大限度地减小预测误差。GM(1,1)模型所需要的数据少,方法简单;Elman神经网络是动态的神经网络对历史数据具有高度的敏感性。这种灰色理论与动态神经网络的组合模型,比起单个的预测模型提高了预测精度,通过分析和验证表明,该方法实用有效。     

城市短时交通流预测仿真研究

应用灰色系统和神经网络研究城市短时交通流预测问题。针对目前交通流预测方法难以处理城市短时交通流实时变化以及高度非线性特征,导致实际预测精度差的缺陷,提出了一种基于灰色系统和神经网络的组合模型,利用灰色模型对实际监测到的数据进行拟合、预测。得到预测值和预测残差。将预测残差输入到神经网络模型进行残差的学习、仿真和预测,残差预测值和GM(1,1)模型预测值的和值作为最终预测结果。运用组合模型方法对贵阳喷水池路段交通流量进行预测,实验结果证明了组合方法的有效性、可行性。     

基于灰色G(1,1)和小波神经网络的预测模型及应用

将灰色系统、小波分析和三层BP神经网络各自优点集于一身建立了基于灰色G(1,1)和小波神经网络的预测模型,大幅度提高了模型的预测精度和可靠性。选用我国自1994年至2006年狂犬病发病率统计数据,用灰色GM(1,1)模型对历年的疾病发病人数进行建模,将拟合值做小波神经网络的输入进行二次拟合和预测。实验结果及仿真验证表明,本文模型预测效果远优于单一的灰色模型预测。     

遗传优化的灰色神经网络模型比较研究

针对灰色系统结合RBF神经网络时算法存在局部最优和收敛性等问题,引入遗传算法来辅助优化灰色神经网络预测模型。利用具有的较强全局搜索能力,且收敛速度快的遗传算法对GM（1,1）模型参数λ进行高效求解,然后融合RBF神经网络和改进的灰色GM（1,1）模型,构成两种不同结构的基于遗传算法的灰色RBF预测模型,一种是灰色RBF补偿预测模型GA-GRBF,另一种是灰色嵌入型GRBF模型。以某智能监控系统采集的风响应时程数据进行仿真分析,结果表明经过遗传算法优化的GRBF模型都要优于单一的GRBF模型,并且GA-GRBF模型建模简单,预测精度高,实用性强。     

基于灰色Elman神经网络软件可靠性预测模型

针对当前软件可靠性预测模型在随机性和动态性较强的可靠性现场数据中存在预测精度波动比较大、适应性比较差的问题,提出一种基于灰色Elman神经网络的软件可靠性预测模型。首先使用灰色GM（1,1）模型对失效数据进行预测,弱化其随机性;然后采用Elman神经网络对GM（1,1）的预测残差进行建模预测,捕捉其动态性变化规律;最后将GM（1,1）预测值和Elman神经网络残差预测值相结合得到最终的预测结果。使用航班查询系统的现场失效数据集进行了模型仿真实验,并将灰色Elman神经网络预测模型与反向传播（BP）神经网络、Elman神经网络预测模型进行比较,其对应的均方误差（MSE）和平均相对误差（MRE）分别为105.1、270.9、207.5和0.0011、0.0021、0.0016,并且灰色Elman神经网络预测模型的误差均为最小值。实验结果表明该模型具有较好的预测精度。     

基于灰色RBF神经网络模型的电梯层间交通分布预测

为了有效预测电梯的层间交通分布状态,提出一种层间交通O-D矩阵的预测方法．该方法融合灰色预测和神经网络方法各自的优点,将灰色预测方法与RBF神经网络有机结合,构造灰色神经网络预测模型．利用灰色预测中的累加生成运算（accumulatedgeneratingoperation,AGO）对原始观测数据进行变换,得到规律性较强的累加数据,作为神经网络的建模和训练样本．还提出了对不良交通需求数据的修正方法,以进一步降低观测数据的随机性．所提方法既避免了灰色预测方法存在的理论误差,又提高了神经网络的训练速度和预测精度,适用于短期层间交通分布预测．仿真试验验证了该方法的有效性．     

基于灰色粒子群神经网络的航天器参量预测

针对航天器精确预测与健康管理的需求,将粒子群算法、灰色理论与神经网络的优势相结合,提出了一种灰色粒子群神经网络组合参量预测方法,实现了灰色模型、粒子群算法、神经网络模型的优势互补.针对某卫星南帆板输出电流参量的预测实例,采用总平均绝对误差、总平均绝对百分比误差、总均方根误差3个预测结果评价指标,对灰色粒子群神经网络模型、粒子群神经网络模型、灰色模型和残差修正灰色模型的预测结果进行了比较,结果证明灰色粒子群神经网络模型的预测精度较高,在航天器参量预测领域具有很好的应用前景.     

基于灰色神经网络的污水处理厂水质预测研究

针对中小型污水处理厂出水监测设备长期监测精度不稳定的实际情况,利用灰色理论和广义回归神经网络建立了灰色神经网络模型,根据采集到的污水处理厂进水参数对出水参数进行预测,并对灰色神经网络模型和广义灰色神经网络模型的预测结果进行了对比,对比结果表明:这种灰色神经网络模型的精度明显优于广义神经网络模型,适合应用。     

基于灰色神经网络的股票指数短期预测

灰色神经网络是GM(1,N)模型与BP神经网络结合的组合模型,比较适合于对小样本数据预测。本文运用灰色神经网络的理论和技术,对股市的上证综指进行了短期预测。实验结果表明,灰色神经网络预测精度优于GM(1,N)模型。     

蚁群灰色神经网络模型在稻瘟病预测中的应用

水稻稻瘟病这种灰色系统具有复杂的非线性.综合利用蚁群灰色GM(1,1,θ)预测模型和RBF神经网络预测模型的特点,建立了蚁群灰色RBF神经网络组合预测模型.经过14年对水稻稻瘟病的预测分析,得出蚁群灰色神经网络模型的预测精度高达96.77％,验证了预测模型的有效性.     

基于SDSS的渔业资源预测决策系统

针对经济渔业资源特点,实现渔业资源及决策信息的图形化展示,提出用本体库取代知识库构建空间决策支持系统,优化知识组织方式,提高查询效率。将数据库、模型库、本体库与GIS有机集成,为决策者提供资源发展事态信息。融合灰色预测模型和BP神经网络的优点构建灰色神经网络预测预警模型,通过东海经济渔业资源数据进行实证分析,实验结果表明,该预测预警模型具有较高的精确度及较好的效果。     

基于灰色新陈代谢神经网络的管网末梢水质预测模型研究

针对管网末梢水质环境存在信息不确定、非线性的情况,本文结合灰色预测＂贫信息＂及BP神经网络非线性拟合强的优点,提出了灰色新陈代谢神经网络预测模型。该模型采用灰色新陈代谢GM（1,1）模型对BP网络的输入样本进行预处理,解决了BP网络需要大量学习样本的局限。仿真结果表明,与灰色新陈代谢、BP神经网络相比,灰色新陈代谢神经网络预测精度更高。