基于灰色关联度的GM(1,1)-BP神经网络组合模型研究

• 作者: 吴京龙
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: GM(1,1)模型 BP神经网络 灰色关联度 组合模型
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 数学·统计学
• 页码范围: 207-210
• 页数: 4页
• 分类号: O23
• 字数: 2662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.11.031

摘要

改革开放以来,我国居民消费水平保持较快发展态势,准确预测未来居民消费水平能更好地掌握国民经济发展趋势,为政府相关部门制定战略规划和产业政策提供参考.为此,基于灰色关联度建立了GM(1,1)-BP神经网络组合模型,对2000-2016年居民消费水平进行模拟,并对比分析GM(1,1)模型、BP神经网络模型、灰色组合模型模型的预测误差.仿真结果表明,基于灰色关联度的GM(1,1)-BP神经网络组合模型能进一步提高预测准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴京龙	天津大学管理与经济学部	1	2	1.0	1.0