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。     

AFSA优化灰色神经网络的某电源组合故障预测

针对电源组合故障预测的需求,提出了一种基于人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)优化灰色神经网络的故障预测方法;文中首先对AFSA算法和灰色神经网络进行了介绍;然后在此基础上提出了基于AFSA优化灰色神经网络的故障预测模型,并给出了AFSA优化灰色神经网络参数的算法步骤;最后对制导雷达波束控制系统中的某电源组合进行了故障预测,预测结果表明该预测方法误差较小,达到了预期效果。     

炼焦生产过程综合生产指标的改进神经网络预测方法

针对炼焦生产过程综合生产指标 (焦炭质量、产量和焦炉能耗)检测的严重滞后问题,提出一种改进BP神经网络预测方法.首先基于相关过程参数的主元分析和灰色关联分析,确定出预测模型的输入输出变量;然后采用基于改进差分进化算法的BP神经网络建立预测模型,并与基本BP神经网络预测模型进行比较;最后,对改进BP神经网络预测模型进行了验证.实验结果表明,改进BP神经网络预测模型具有较快的收敛速度和较高的预测精度,模型的预测效果可以满足生产工艺要求.     

基于随机灰色蚁群神经网络的近期公交客流预测

为了科学准确地预测近期公交客流量,根据近期公交客流量预测受到多因素影响以及非线性的特点,利用随机灰色变量描述预测系统的不确定性,建立了随机灰色预测模型以及基于蚁群算法的递归神经网络模型,在此基础上,提出了一种基于随机灰色蚁群神经网络的近期公交客流量预测方法。最后以铜陵市为例,对模型的预测精度和有效性进行了分析。结果表明,基于蚁群算法的递归神经网络模型的预测精度不但高于其他单一预测模型,而且明显优于其他传统组合预测模型,能很好地反映事物发展的规律,能够指导公交经营管理者近期的决策行为,有效地改善了预测精度。     

基于灰色GARCH模型和BP神经网络的股票价格预测

针对传统算法进行股票价格预测存在预测精度低和滞后性大的缺点,提出一种基于灰色GARCH模型和BP神经网络的股票价格预测模型。通过BP神经网络校正灰色GARCH模型预测残差实现股票价格的高精度预测。研究结果表明,与灰色GARCH、BP、GARCH和灰色模型相比较,本文提出的灰色GARCH-BP组合模型可以有效提高股票价格预测精度,为股票价格预测提供新的方法和途径。     

基于小波神经网络的城市建设用地预测

城市建设用地的准确预测是城市土地总体规划的重要决策基础。通过对影响城市建设用地主要因素的研究,提出一种基于小波神经网络的城市建设用地预测模型,并给出相应的网络学习算法。以湖南省长沙市为例,建立了基于小波神经网络的长沙市建设用地预测模型,比较分析了小波神经网络模型与灰色BP神经网络模型和传统BP神经网络模型的预测结果。分析结果表明:小波神经网络模型比灰色BP神经网络模型和传统BP神经网络模型的收敛速度快、预测精度高,在城市建设用地预测中更具应用价值。该成果为城市建设用地预测研究提供了有益参考。     

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。     

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。     

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。     

Prediction of service life of large centrifugal compressor remanufactured impeller based on clustering rough set and fuzzy Bandelet neural network

In order to predict the service life of large centrifugal compressor impeller correctly, the rough set and fuzzy Bandelet neural network are combined to construct the novel prediction model which can give full play to theirs advantages. The attribute reduction algorithm based rough set and clustering method is firstly designed to optimize the inputting variables of fuzzy Bandelet neural network. And then the prediction model based on fuzzy Bandelet neural network is proposed, the Bandelet function is used as the excitation function of hidden layer and is combined with fuzzy theory to improve the prediction effectiveness of the prediction model. The training algorithm of fuzzy Bandelet neural network is designed based on improved genetic algorithm, the improved genetic algorithm introduces the adaptive differential evolution method into the traditional genetic algorithm, which can effectively optimize the parameters of fuzzy Bandelet neural network. Finally, the original 30 input variables of fuzzy Bandelet neural network are reduced to 9 input nodes based on rough set using 500 remanufacturing impellers as research objects. The service life of remanufacturing impeller is predicted based on three prediction models, and simulation results show that the fuzzy Bandelet neural network optimized by improved genetic algorithm has highest prediction precision and efficiency, which can correctly predict the service life of remanufacturing impeller.     

一种基于概率的路径预测与查询算法

研究了路网空间内的路径预测与查询技术,设计了基于统计信息和概率论的最优路径预测算法。实际应用中,路网错综复杂。提出可能路径集合的概念,并设计算法来提取当前路径预测涉及到的路网子网,减小路网规模和路径预测的复杂度。在空间网络环境下,现有移动对象位置预测技术主要针对短期预测,不能预测下一路口的交通情况。为了弥补这一缺陷,降低用户端的位置更新率,设计了路网移动模型来简洁描述提取自大量历史移动路径的移动统计特征,捕捉路口处转向模式。基于移动模型,提出了具有较高精度的交通预测模型来预测对象的运动路径。     

污水处理过程COD指标集成软测量模型

针对污水处理过程中水质参数COD指标难以在线检测的问题,提出一种基于分布式改进BP神经网络和灰色预测的COD指标集成软测量模型。为反映污水处理过程的不同工况,采用满意聚类算法对数据样本进行聚类处理,将数据样本划分为若干个子样本集,利用改进BP神经网络方法分别为每个子样本集建立预测模型,计算当前输入数据与各个聚类中心的欧式距离,将欧式距离较小的部分预测模型的输出进行综合,得到分布式神经网络的COD指标预估值;为反映COD指标的时间相关性,基于COD指标历史数据采用改进灰色预测建模方法计算得到当前时刻COD指标的预估值;采用动态加权方法将获得两个COD指标预估值进行加权集成。仿真实验表明,集成软测量模型具有较好的预测性能,可以满足污水处理过程COD指标实时检测的精度要求。     

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。     

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。     

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。     

基于灰关联理论和神经网络的价值预测方法

为了预测股票价格的短期走势,在预测算法中引进RBF神经网络,利用RBF神经网络具有唯一最佳逼近、无局部极小、学习速度快的特点,在预测股票行情时,能达到较高的精度。同时,为了优化RBF网络的输入参数结构,引入二次参数的概念,设计了基于灰关联理论的技术指标选择控制器,从众多的技术指标中选出部分最能反映股票近期趋势的指标,从而获得包含股市本质信息的低维输入,大幅度减少了运算量。最后,在综合两者优势的基础上构造了一种新型价值预测系统,该系统具有较快的运算速度和较高的预测精度。仿真实验表明,该方案是可行的。     

基于混合算法的通信用户规模预测方法研究

准确地对通信用户规模进行预测对于通信运营商的决策具有十分重要的意义,而现有的常规预测方法存在预测误差较大、预测速率低等问题。研究一种基于RBF神经网络的通信用户规模预测模型。为了使得RBF神经网络算法预测性能更优,使用梯度下降算法与遗传算法混合对RBF神经网络进行参数优化,提高预测模型收敛效率。实例分析表明,使用本文研究的混合RBF神经网络预测模型的预测结果明显优于其他传统的预测模型。同时,在预测速度上也具有较大的优势。