基于神经网络实现的改进灰色组合预测及应用

• 作者: 严修红 许伦辉
• 来源期刊: 交通与计算机
• 学科: 交通运输
• 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
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 智能交通系统
• 页码范围: 9-12
• 页数: 4页
• 分类号: U4
• 字数: 3192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2006.06.003

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许伦辉		57	492	11.0	18.0
2	严修红		2	11	2.0	2.0