GM灰度模型与BP神经网络融合对数据的预测

资 源 简 介

GM灰度模型与BP神经网络融合对数据的预测

详 情 说 明

GM灰度模型与BP神经网络融合是一种结合传统灰色系统理论与现代机器学习方法的预测技术。GM灰度模型擅长处理小样本、贫信息的不确定性系统，通过灰色微分方程揭示数据的内在规律；而BP神经网络具有强大的非线性拟合能力，能通过反向传播自动调整权重来学习复杂模式。

两者的融合通常采用串联或并联架构：串联方式先用GM模型提取数据趋势项，再将残差输入BP网络进行误差补偿；并联方式则让两个模型独立预测后加权综合。这种混合策略既能利用GM对趋势的敏感捕捉，又能发挥神经网络处理噪声的优势，特别适用于具有明显时序特征但样本量有限的预测场景（如能源消耗、经济指标等）。

实现时需注意GM的累加生成操作与神经网络输入尺度的协调，以及动态调整两个模型的贡献权重。通过交叉验证确定最优融合参数后，此类混合模型往往比单一模型具有更高的预测精度和鲁棒性。