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基于BP神经网络的灰色预测模型

作　者: 闫建波
导　师: 王秋萍
学　校: 西安理工大学
专　业: 应用数学
关键词: 灰色预测灰色残差序列多元线性回归模型神经网络模型组合预测
分类号: N941.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 383次
引　用: 2次
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内容摘要

随着科学技术和社会经济的迅速发展,信息资源不断膨胀,管理者需要决策的事物逐渐增多。如果能对事物未来的发展做出准确预测,就能为管理者做出合理的决策提供依据。灰色预测是通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现、掌握系统发展规律,对系统的未来状态做出科学的定量预测。它的特点就是算法简单、可利用较少数据建模。但灰色预测模型对于复杂的非线性系统来说预测的效果不是很理想,BP神经网络是一种有效的非线性建模方法。因此,本文研究BP神经网络残差修正的灰色模型；组合模型能够发挥各单一模型的优点,同时可弱化单一模型的缺点,本文利用BP神经网络对灰色GM(1,1)模型和线性回归模型进行组合。本文主要研究结果如下：1.利用灰色GM(1,1)模型与Levenberg-Marquardt算法优化的BP神经网络模型,设计并构建了残差修正的灰色BP神经网络预测模型,并将其用于中国石油消费量的预测。2.以灰色GM(1,1)模型和多元线性回归模型的拟合数据序列作为BP神经网络的输入向量值,建立了基于灰色GM(1,1)模型,多元线性回归模型,BP神经网络的融合预测模型,并利用该模型对陕西省建城区面积的需求量进行了预测。论文对预测结果进行了分析,得出构建的模型在实际应用中是比较有效的,预测结果可以为管理者提供决策依据。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
1 绪论  7-16
  1.1 研究背景及意义  7-8
    1.1.1 灰色预测理论的简介  7-8
    1.1.2 研究灰色预测的目的与意义  8
  1.2 经济预测的基本原理  8-12
    1.2.1 经济预测的基本概念  8-9
    1.2.2 经济预测的分类  9-11
    1.2.3 经济预测的程序  11-12
  1.3 预测模型的研究现状  12-13
  1.4 本文的主要目的和研究内容  13-15
  1.5 小结  15-16
2.灰色系统基本理论  16-22
  2.1 灰色系统概述  16
  2.2 灰色系统的基本原理  16-17
  2.3 灰色预测方法  17-20
    2.3.1 GM(1,1)预测模型  17-18
    2.3.2 GM(1,1)模型的适用范围  18-19
    2.3.3 GM(1,1)模型的检验  19-20
  2.4 小结  20-22
3 神经网络的结构和基本算法  22-29
  3.1 神经网络概述  22-23
    3.1.1 神经元模型  22-23
  3.2 神经网络的结构和学习规则  23-24
    3.2.1 神经网络的结构  24
    3.2.2 神经网络的学习规则  24
  3.3 BP误差反向传播神经网络  24-28
    3.3.1 BP神经网络基本结构模型  24-25
    3.3.2 BP神经网络学习算法  25-26
    3.3.3 BP网络的优点、缺点及改进  26-27
    3.3.4 改进的BP网络算法  27-28
  3.4 小结  28-29
4 基于BP神经网络的灰色残差修正模型  29-38
  4.1 灰色残差BP神经网络石油消费量预测模型的建立  29-31
  4.2 实例分析  31-36
    4.2.1 灰色GM(1,1)预测模型  31-32
    4.2.2 BP神经网络预测  32-34
    4.2.3 采用神经网络修正的灰色残差预测模型  34-36
  4.3 预测结果分析  36-37
  4.4 小结  37-38
5 基于BP神经网络的灰色—线性回归模型  38-52
  5.1 线性回归模型  38-46
    5.1.1 多元线性回归模型简介  38-40
    5.1.2 多元线性回归模型的显著性检验  40-41
    5.1.3 序列自相关的检验及其解决方法  41-46
  5.2 组合模型的建模思想  46
  5.3 实例分析  46-51
    5.3.1 灰色GM(1,1)预测模型  47-48
    5.3.2 多元线性回归预测模型  48-49
    5.3.3 基于BP神经网络的灰色线性回归组合预测模型  49-51
  5.4 小结  51-52
6 结论  52-53
  6.1 主要研究内容及结果  52
  6.2 需要进一步研究的问题  52-53
致谢  53-54
参考文献  54-58
在校期间发表论文及奖励  58

基于BP神经网络的灰色预测模型

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