基于神经网络实现的改进灰色组合预测及应用

摘要：

针对GM(1,1)模型预测精度差的问题,采用马尔可夫链、残差数据正数化等多种方法修正残差,按等维新息的思路建立多个改进型GM(1,1)模型,并提出了基于神经网络实现的改进型灰色组合预测模型及预测算法.仿真分析表明,通过该模型可以寻求到多个改进型GM(1,1)模型预测值的最佳组合.

关键词：灰色预测、马尔可夫链、残差、等维新息灰色模型、神经网络

所属期刊栏目：24

分类号：U4(公路运输)

资助基金：国家自然科学基金60664001;江西省自然科学基金0511030

在线出版日期：2007-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：9-12