基于灰色BP神经网络的沉降预测模型应用研究

通过对灰色BP神经网络模型的分析与研究,给出了灰色BP神经网络的建模方法,建立了基于灰色BP神经网络的建筑物沉降预测模型,通过工程实例数据分别对GM(1,1)模型和灰色BP神经网络模型进行验证,得到了灰色BP神经网络的预测效果要比单纯的灰色GM(1,1)预测模型精度要高的结论,本模型为解决建筑物基础沉降预测分析提供了一种新的方法.     

基于粒子群算法和BP神经网络改进的灰色电力负荷预测研究

灰色预测模型被广泛运用于电力负荷预测中,取得了较好的效果,但是灰色预测模型在实际应用中的缺点和局限性导致其预测精度有待提高,存在改进的必要。本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,从而提高普通灰色GM（1,1）模型的预测精度。对初值的处理可以削弱异常值的影响,强化趋势,从而避免由于初值选择不当而造成预测误差。本文中对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。通过这些对灰色预测模型的修正和改进,进一步提高了灰色预测模型的适用性．最大限唐妯提高了灰乍．GM（1,1）模型的预测精唐．     

基于三阶灰色神经网络的股指预测

将三阶灰色模型(GM(3,1))与神经网络模型进行有机的组合,建立新的三阶灰色神经网络模型,并以中国股票市场上证指数为例进行预测.实证表明,新预测模型的模拟精度较现有方法更为精确,更具有实用价值.     

GM优化方法在机械系统寿命预测中的应用

针对机械系统失效单元寿命预测所涉及的时间序列 ,介绍了灰色模型GM(1,1) (GM :GreyModels)方法在预测中的特长及缺陷 .同时为了提高预测精度 ,将灰色模型GM(1,1)法拓广为GM(1,1,ω)预测模型法 .因为新模型中参数ω与预测误差之间存在着明显的非线性特性 ,而且ω数值离散化 ,所以采用优化逼近方法优化ω 值 ,最优GM(1,1,ω )预测精度高于GM(1,1) ,工程实例也证实了此方法的效果是显著的 .     

基于灰色理论的网络安全态势预测方法

为了有效地预测网络安全态势,在态势因子和灰色理论的基础上,提出了将灰色GM(1,1)和GM(1,N)模型相结合来预测网络安全态势的方法。首先筛选态势因子,再利用模型GM(1,1)对态势因子的变化进行预测,得到N个态势因子变化函数,最后利用这些函数和模型GM(1,N)对网络安全态势进行预测。将灰色GM(1,1)模型、神经网络模型和本文方法对网络安全态势进行预测,实验结果表明,本方法能够更准确地预测网络安全态势。     

矿井涌水量灰色GM(1,2)预测模型

基于矿井涌水量序列具有明显的随机性和灰色特征,建立涌水量GM(1,2)预测模型,以克服灰色GM(1,1)模型对于随机波动大的长序列预测效果差的缺点。以王行庄煤矿为例,针对2012年7月至2013年12月王行庄煤矿18个月的涌水量资料,考虑与之密切相关的L7-8灰岩含水层水位降深,建立了矿井涌水量GM(1,2)预测模型;预测了2014年1—4月的涌水量;并与GM(1,1)预测模型进行模型精度与预测精度的比较。结果表明:GM(1,2)模型的预测精度达到了97.44%,GM(1,1)模型的预测精度为92.60%,GM(1,2)模型明显提高了矿井涌水量的预测精度。     

灰色马尔科夫模型对煤自然发火预测的研究

传统灰色模型GM(1,1)对于随机波动性较大的数据序列拟合较差,预测精度较低,为了弥补这一缺陷,更准确预测煤层自然发火的趋势与危险性,将GM(1,1)模型和马尔科夫模型有机结合,构建了灰色马尔科夫模型。用灰色马尔科夫模型对柴里煤矿实测CO发生量进行预测,与传统GM(1,1)模型的预测结果比较,灰色马尔科夫模型的拟合精度更好,平均相对误差更小,简便、实用,能够为矿井煤自燃火灾的防治工作提供科学的理论依据。     

基于灰色BP神经网络组合模型的郑州市商品住宅价格预测

针对郑州市商品住宅价格问题进行了研究,在传统GM(1,1)模型的基础上引入BP神经网络模型,建立了灰色BP神经网络组合模型,采用传统GM(1,1)模型与灰色BP神经网络组合模型预测郑州市商品住宅价格.结果表明,灰色BP神经网络组合模型比传统GM(1,1)模型预测精度高,具有更好的应用价值.     

灰色GM（1，1）预测模型的改进

在对灰色GM(1,1)预测模型的不足进行了分析后,认为在对累加序列的拟合中,由k得到的离散解与累加序列之间存在较大误差,进而影响了模型的精度;所以提出了对k进行修正来提高预测精度,通过增加参数β,用梯度法求出β得到新的预测模型;最后将新模型应用到我国化学纤维产量建模中,应用实例表明了本文提出的方法比之原有模型有较好的精度,由此拓宽了GM(1,1)预测模型的适用范围.     

桑丝绸老化力学性能预测灰色模型研究

提出了采用灰色模型对桑丝绸老化力学性能进行预测的基本方法,利用实测的老化后织物的断裂强力序列建立GM(1,1)模型、残差GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型,预测织物的断裂强力,并对各模型的预测结果进行比较分析.结果表明:将GM(1,1)模型和等维新息GM(1,1)模型结合使用可以使预测效果更好.     

A new grey forecasting model based on BP neural network and Markov chain

A new grey forecasting model based on BP neural network and Markov chain was proposed. In order to combine the grey forecasting model with neural network, an important theorem that the grey differential equation is equivalent to the time response model, was proved by analyzing the features of grey forecasting model(GM(1,1)). Based on this, the differential equation parameters were included in the network when the BP neural network was constructed, and the neural network was trained by extracting samples from grey system’s known data. When BP network was converged, the whitened grey differential equation parameters were extracted and then the grey neural network forecasting model (GNNM(1,1)) was built. In order to reduce stochastic phenomenon in GNNM(1,1), the state transition probability between two states was defined and the Markov transition matrix was established by building the residual sequences between grey forecasting and actual value. Thus, the new grey forecasting model(MNNGM(1,1)) was proposed by combining Markov chain with GNNM(1,1). Based on the above discussion, three different approaches were put forward for forecasting China electricity demands. By comparing GM(1, 1) and GNNM(1,1) with the proposed model, the results indicate that the absolute mean error of MNNGM(1,1) is about 0.4 times of GNNM(1,1) and 0.2 times of GM(1,1), and the mean square error of MNNGM(1,1) is about 0.25 times of GNNM(1,1) and 0.1 times of GM(1,1).     

基于灰色RBF网络的我国能源消费预测

利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基（RBF）神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值．实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型．该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围．     

基于灰色神经网络模型预测变压器油中溶解气体的含量

建立了变压器油中溶解气体的灰色神经网络预测模型,用MATLAB仿真计算,结果表明该模型优于单独GM（1,1）模型。     

Grey Smoothing Model for Predicting Mine Gas Emission

A grey smoothing model for predicting mine gas emission was presented by combining the grey system theory with the smoothing prediction technique. First of all, according to the variable sequence, GM (1,1) model was set up to predict the general development trend of variable as first fitted values, then the smoothing prediction technique was used to revise the fitted values so as to improve the accuracy of prediction. The results of application in the No. 6 Coal Mine in Pingdingshan mining area show that the grey smoothing model has higher accuracy than that of GM (1,1) in predicting the variable sequence with strong fluctuation. The research provides a new scientific method for predicting mine gas emission.     

GM-BP模型在NGH生成中的预测研究

天然气水合物具有储气率高、污染低、储量大等优点,具有良好的发展前景,但是在天然气加工和运输过程中形成的天然气水合物会造成管道堵塞等严重状况,因此,分析和预测天然气水合物的生成具有实际意义。为了预测天然气水合物的生成情况,针对前人研究天然气水合物生成预测方法的优缺点,引用了具有解决复杂系统问题能力的人工神经网络,运用MATLAB语言编程建立了灰色理论（Grey Forecast）理论和BP神经网络（Back Propagation Network, BP）的组合模型。为了提高预测精度,选用了差值结合法将两种方法结合,分别运用GM（1,1）、BP神经网络以及此组合模型对实验中得到的压力数据进行预测并加以比较;为了进一步验证组合模型的精准度,选用了马尔科夫链模型进行预测检验。结果表明,GM（1,1）和BP神经网络组合模型具有较高的精准度,且此方法可以广泛运用到较多方向,可为今后的天然气水合物开发利用提供理论依据。     

改进的灰色神经网络预测方法

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.     

基于改进灰色神经网络的房地产价格走势分析

针对房地产价格走势状况,通过对灰色预测模型GM（1,1）和BP神经网络的研究,将两大模型进行组合改良,形成新的组合灰色神经网络预测模型,以南京市中房指数为例,以Matlab为预测工具,进行2013年12个月份的价格指数预测,研究结果证明新的组合预测模型精度较高,可为房地产价格指数的预测和研究提供参考依据。