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。     

基于灰色径向基神经网络模型的流量预测与分析

根据神经网络能有效修正灰色预测模型的思路,本文提出了基于灰色系统及径向基神经网络的组合预测模型。通过采集园区节点交换机的流量数据,在分析网络流量时间序列特性的基础上建立灰色GM（1,1）模型,并采用径向基神经网络对预测模型残差进行修正。实验结果和仿真实验表明,组合模型效果及预测精度远优于单一灰色预测模型。     

基于变权重组合的电气设备温度预测模型

针对电气设备温度预测问题,提出一种变权重组合预测模型。首先,建立反馈神经网络、灰色模型、差分自回归移动平均模型三种单一预测模型。针对反馈神经网络易陷入局部最优的缺点,采用麻雀搜索算法进行优化。然后,利用灰色关联度对层次分析进行改进,实现各单一预测模型对应权重值的自适应计算,并外推权重值。最后,对三种单一预测模型的预测值进行加权求和。利用某地区变压器顶层油温数据进行实例分析,算例结果表明,使用改进层次分析法实现的变权重组合预测模型在整体预测精度与稳定性方面明显优于单一预测模型,可较好地应用在电气设备温度预测中。     

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。     

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。     

灰色神经网络在粮食产量预测中的应用

研究粮食准确预测优化问题,粮食产量受到多种因素影响,同时具有复杂的非线性和随机性特点,传统单一模型难准确对其变化规律进行准确描述,预测精度较低。为提高粮食产量预测精度,提出一种将灰色理论和BP神经网络相结合的粮食产量预测模型。首先采用灰色GM(1,1)预测模型动态预测粮食产量变化趋势,然后运用BP神经网络对灰色GM(1,1)模型预测结果进行修正,以提高粮食产量预测精度。采用1978-2008年我国粮食产量数据对预测模型性能进行仿真测试,仿真结果表明,组合预测模型提高了粮食产量的预测精度,更能描述粮食产量变化规律,为粮食产量准确预测提供了一种有效研究方法。     

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.     

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。     

改进IOWHA算子组合预测模型

针对现有单项预测模型提供信息有限,预测误差大的问题,引用最优加权组合建模理论,将灰色关联度与IOWHA算子相结合,提出一种新的组合预测模型权重确定方法,并应用该权重确定方法构建了一种基于RBF神经网络预测模型和GM预测模型的最优组合预测模型。该模型能够克服传统组合预测方法的两个缺陷：加权平均系数不变和以单一误差指标为准则。利用该组合模型对全国物流需求进行组合预测,并与RBF神经网络模型、GM模型的预测结果进行了对比分析。结果表明,相对于单项预测模型,该组合预测模型的预测精度更高,是一种有效的物流需求预测模型。     

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。     

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。     

基于改进灰色模型和RBF优化模型的导弹贮存寿命预测

针对导弹在贮存期间存在的故障数据量少、预测难度大的问题,在给出灰色模型和RBF神经网络优化模型的基础上,构建基于灰色模型和RBF神经网络优化模型的组合预测模型,并利用该模型对某型导弹贮存寿命进行预测。结果表明,组合模型对小样本数据具有较高的预测精度,克服了单一预测模型的不足,具有很强的实用性。      

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%。     

灰色神经网络模型在物流需求预测中的研究

研究物流准确预测,进行物流优化管理问题,由于现代物流需求变化是多种因素综合的结果,传统单一模型只能反映部分变化规律,不能全面反映其需求变化规律,导致预测精度不高.为了提高了物流需求的预测精度,提出一种灰色神经网络的物流需求预测方法.组合方法首先采用灰色预测模型对训练样本进行学习,得到BP神经网络的输入值,然后采用BP神经网络对其进行预测,得到最终物流需求值.将组合模型应用于湖南省物流需求预测中,实验结果表明,改进的模型提高了物流需求预测精度,发挥了2种单一模型优势,克服了单一模型不足,提供一种物流优化管理的有效方法.     

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。     

组合模型在机场旅客吞吐量预测中的应用

研究机场运输优化控制问题,机场旅客吞吐量受到政治、经济、节假日、票价和天气等多种因素影响,具有周期性和非线性变化特点,传统单一预测方法只能描述其部分变化规律,预测精度低。为了提高机场旅客吞吐量预测,将灰色模型和BP神经网络相结合,形成一种机场旅客吞吐量组合预测模型。首先组合预测模型利用灰色模型对线性变化部分进行预测,然后采用BP神经网络对非线性变化部分进行预测,并对预测误差进行补偿。仿真结果表明,组合模型,解决了单一预测模型存在的缺陷,提高了机场旅客吞吐量预测精度,为机场旅客吞吐量预测提供一种新的思路。