基于灰色神经网络的骨折愈合应力预测

在骨折愈合应力准确预测问题的研究中,骨折愈合受许多因素的影响,应力是主要因素之一。为了加快骨折愈合的速度和提高质量,及时了解骨折愈合过程中应力的变化趋势并调整加力的大小,就显得很重要。然而应力的变化是不确定的,用传统的观察法医生很难确定次日应力的大小,用单一的GM(1,1)模型预测精度也不高。根据神经网络能有效修正灰色预测模型的思路,提出了基于灰色系统理论及径向基神经网络的组合预测模型。先用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,用已有的实测应力数据对次日的骨折断面应力进行预测,然后用实测值与预测值的差值训练神经网络,从而可以对灰色预测的值进行修正。实验结果表明:提出的应力预测的模型获得较高的预测精度,说明组合预测模型效果优于单一的灰色预测模型。     

基于径向基的瓦斯涌出量灰色预测模型

为了进一步预防煤层瓦斯突出,实现准确、快速预测煤矿瓦斯涌出量的大小,首先采用1-AGO对样本数据进行处理,建立灰色(GM)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;采用阜新煤矿某工作面瓦斯涌出量的历史数据进行建模,实验结果表明,GM-RBF组合模型在预测精度及训练误差方面均优于单一的GM模型和RBF神经网络预测模型;算法计算简便,减弱了数据的随机性及模型误差,煤矿瓦斯涌出量的预测平均误差减小到1.57%。     

基于径向基神经网络的Web Service QoS#br# 属性值组合预测方法

为正确预测Web Service的服务质量(Quality of Service, QoS),帮助用户选择符合服务质量需求的Web Service,提出一种基于径向基神经网络模型的服务质量组合预测方法。首先使用时间序列模型对数据集建立线性和非线性预测模型,并选择最优模型,同时根据数据特点建立不同滑动窗口的灰色等维新息模型,再将上述2模型的预测结果作为输入源传递给径向基神经网络的训练模型,进行预测。实验结果表明,该方法与已有方法相比较,在预测精度方面有一定程度的提高。     

改进型灰色神经网络模型在油田产量中的应用

石油产量的精确预测,是石油企业制定合理的生产计划、避免盲目投资、实现可持续开发的重要条件。论文基于传统的灰色预测模型,根据大庆油田1992～2011年产量数据,推出了两种改进预测模型,分别对灰色模型进行参数优化和初值修正,并采用神经网络确定了组合模型中各单项模型权重,建立了改进灰色-神经网络组合模型,对大庆油田产量进行预测。实际数据分析结果表明:灰色-神经网络组合模型不仅可以有效解决BP网络训练样本不足的问题,还能有效运用各单项模型信息,从而明显提高了精度。通过进一步的分析、对比及讨论,文章认为,灰色-神经网络预测模型运用于国内外石油产量预测,方法可操作性强,结论科学性显著。     

煤矿涌水量的灰色RBF网络预测模型

为了达到准确、快速预测煤矿涌水量的目的,实现煤矿井下可靠、节能自动排水的需要,首先采用1-AGO对数据进行处理,得到规律性较强的累加数据,建立灰色预测模型,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;利用某矿-600m工作面年均涌水量的历史数据进行建模,实验结果表明,灰色RBF模型在预测精度方面优于单一的灰色模型;其模型计算简便,减弱了数据的随机性及模型误差,提高了煤矿涌水量的预测精度。     

灰色神经网络在股价预测中的应用研究

股票价格受多种因素的综合影响,具有趋势性、较大波动性和随机性等变化特点,单一模型难准确对其变化规律进行准确描述,将灰色理论和BP神经网络相结合构建一种股票价格组合预测模型。采用灰色GM（1,1）预测模型动态预测股票价格变化趋势,运用BP神经网络对灰色GM（1,1）模型预测结果进行修正,以提高股票价格预测精度。采用ST东北高（600003）股票价格对预测模型性能进行测试,结果表明,组合预测模型提高了股票价格的预测精度,更能挖掘股票价格变化规律。     

基于数据挖掘的水文时间序列预测

基于灰色理论和灰色神经网络组合预测模型,对水文时间序列进行数据挖掘。对原始序列首先进行了对数-方根变换,使得数据序列满足灰色理论的覆盖条件,采用灰色预测模型GM（1,1）,对数据序列进行预测,由于灰色预测属于线性预测,因此将灰色预测模型与神经网络模型相结合,提高了预测精度。以都江堰岷江来水数据为原始数据进行实际预测,实验证明,这种组合模型的预测效果优于传统预测模型。     

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。     

基于支持向量机的丙酮精制建模

采用支持向量机建立了丙酮精制过程的产品质量与生产工艺参数之间的预测模型,并将其与反向传播神经网络和径向基神经网络模型相比较。在实际工业数据上进行的实验结果表明,支持向量机模型对丙酮纯度具有良好的预测效果,性能优于反向传播神经网络和径向基网络模型。     

灰色Verhulst-BP网络组合模型在预测中的应用研究

在灰色Verhulst模型和BP神经网络理论的基础上,对两者的结合方式进行了研究,提出了部分数据Verhulst模型组的概念,得到了一种结合灰色Verhulst与BP神经网络的组合预测模型。利用BP神经网络建立部分数据Verhulst模型组与原始数据之间的非线性映射关系,克服了小样本时间序列数据在神经网络训练时的缺陷。实验结果和仿真验证表明,该组合预测模型具有较高的预测精度和良好的稳定性。     

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。     

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。     

基于改进灰色神经网络的故障预测方法研究

故障预测技术是电子装备预测与健康管理（PHM）领域的核心内容, 对电子装备关键部件实施有效的预测是保证系统正常运行的关键。首先将灰色理论和人工神经网络算法相结合, 构建灰色神经网络模型并对其进行分析; 然后在此基础上通过附加动量变学习速率法对灰色神经网络的权值更新策略进行改进, 提出一种基于改进灰色神经网络的故障预测模型; 最后以某型脉冲测量雷达中频接收组合中的压控振荡器为例, 以采集的原始频率数据为基础进行仿真验证。预测结果表明, 将该预测方法应用于电子装备PHM是行之有效的, 可有效提高故障预测精度。     

灰色神经网络在股票价格预测中的应用

研究股票价格预测问题,股票价格具非线性和不确定性变化规律。传统单一模型只能反映股票价格部分信息,预测精度不高。为了提高股票价格预测精度,在分析股票价格变化特征基础上,提出一种灰色神经网络的股票价格预测方法。首先采用GM(1,1)模型对股票价格进行预测,捕捉其线性、灰色变化规律,然后采用BP神经网络对GM(1,1)预测残差进行建模预测,捕捉其非线性和不确定性变化规律,最后两者结果相加得到股票价格最终预测结果。将灰色神经网络用于浦发银行(60000)股票收盘价为例预测,结果表明,相于传统预测模型,灰色神经网络提高了股票价格预测精度,更能全面挖掘股票价格变化规律,在股票价格预测中具有广泛的应用前景。     

基于补偿器的灰色神经网络流量预测模型

为衡量网络运行负荷和运行状态,对网络进行合理规划,在对目前网络流量预测模型进行了研究的基础上,结合灰色模型和神经网络模型在反映数据的趋势性变化上的明显效果,以及神经网络补偿器,提出了基于补偿器的灰色神经网络流量预测模型,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

一种基于灰色神经网络的网络流量预测模型

网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要作用的重要参数。在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能。灰色模型和神经网络在反映数据的趋势性变化上效果明显,随着灰色神经网络的发展及其广泛应用,越来越多的方法已经被提出。文中利用神经网络补偿器获得误差补偿信号,则最终的预测值为灰色神经网络模型的预测值加上误差补偿。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测

为更有效预测设备故障,提出一种基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测模型。用灰色关联分析和粗糙集理论分别对二维故障决策表进行横向和纵向两个维度的约简,将冗余的数据和属性去掉,并将约简后的数据输入到BP神经网络,预测设备故障。最后以地铁信号设备故障预测为例进行实例验证,结果表明,该模型预测误差更小,预测准确率更高。     

灰色-神经网络综合预测模型

该文提出一种灰色-神经网络综合预测模型。该模型由背景值构造、加权GM(1,1)模型和神经网络补偿器三部分组成。其建模机理为:首先对于原始数列进行背景值构造,然后构建加权GM(1,1)模型,同时利用神经网络补偿器获得误差补偿信号,则最终的预测值为加权GM模型的输出值加上补偿值。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于灰色神经网络的航线客流量预测

准确预测航线客流量对于航空公司制定航线销售政策有着重要的作用。现有研究中鲜见考虑民航旅客出行的随机性、客流量表现出的非线性特征以及对航线客流量影响因素的分析。针对以上问题,提出一种基于灰色神经网络的航线客流量预测模型。该模型运用灰色理论弱化数据序列的随机性,再结合非线性处理能力较强的BP神经网络,构建基于灰色神经网络的航线客流量预测模型。同时验证了平均折扣率对航线客流量的影响。实验结果表明,相比于灰色GM(1,2)模型、BP神经网络模型,灰色神经网络模型具有更高的航线客流量预测精度和更强的稳定性。