基于进化神经网络的灰色预测

资 源 简 介

基于进化神经网络的灰色预测

详 情 说 明

进化神经网络与灰色预测相结合的创新方法为时间序列预测问题提供了新的解决思路。传统灰色GM(1,1)模型虽然擅长小样本预测，但在处理非线性复杂序列时存在局限性。通过引入进化算法优化的神经网络，可以显著提升模型的适应性和预测精度。

核心思路分为三个层面：首先利用灰色系统理论对原始数据进行累加生成处理，弱化随机性并提取趋势特征；其次构建具有自适应能力的神经网络结构，其隐含层节点数和连接权重由遗传算法或粒子群算法动态优化；最后通过误差反馈机制实现模型参数的迭代进化。这种方法既保留了灰色模型对小样本需求低的优势，又通过神经网络的非线性映射能力增强了复杂模式的捕捉效果。

在实际应用中需注意两点关键设计：进化算法的适应度函数应同时考虑预测误差和模型复杂度，避免过拟合；数据预处理阶段建议采用灰色关联分析筛选高相关性输入维度，降低计算负担。该混合模型特别适用于具有指数趋势且样本量有限的工业设备寿命预测、经济指标分析等场景。