灰色神经网络预测系统的设计及应用_张娜

资 源 简 介

灰色神经网络预测系统的设计及应用_张娜

详 情 说 明

灰色神经网络预测系统是一种结合灰色系统理论与人工神经网络优势的混合预测模型。该系统由张娜提出，主要用于解决小样本、贫信息条件下的预测问题。

系统设计部分采用了GM(1,1)灰色模型与BP神经网络的串联结构。灰色模型负责对原始数据进行预处理和趋势提取，通过累加生成算子弱化数据随机性；神经网络则负责对灰色模型输出的残差序列进行非线性建模，提高预测精度。这种设计充分发挥了灰色模型对小样本数据的适应能力和神经网络强大的非线性映射能力。

应用层面，该系统在多个领域展现出优势：在经济预测中处理不完整统计数据，在电力负荷预测中应对波动性需求，在设备故障预测中处理早期少量故障数据。系统通过引入自适应学习机制和优化算法改进，有效平衡了模型收敛速度与预测稳定性。

该混合预测系统特别适合具有指数增长特征的时间序列数据，其创新点在于将两种方法的优势互补：灰色理论解决数据不足问题，神经网络提升模型灵活性，最终形成了一套完整的从数据处理到预测输出的解决方案。