与FOA-GM配套的11输入量的灰色神经网络算法

资 源 简 介

与FOA-GM配套的11输入量的灰色神经网络算法

详 情 说 明

与FOA-GM（可能指某种优化算法或灰色模型变体）配套的11输入量灰色神经网络算法，是一种结合灰色系统理论与神经网络的混合预测模型。其核心思路是通过灰色模型处理数据的不确定性，再借助神经网络强大的非线性拟合能力优化预测精度。

该算法的典型结构分为三阶段： 灰色预处理：对11维输入数据进行灰色关联分析或GM(1,N)建模，提取数据间的灰色关联特征，降低原始数据噪声。 神经网络映射：将灰色处理后的特征作为神经网络（如BP网络）的输入，通过隐含层学习输入与输出的复杂非线性关系。 FOA-GM优化：可能采用果蝇优化算法（FOA）或其他优化方法调整灰色模块参数或神经网络权重，避免局部最优问题。

其优势在于： 适用于小样本、高噪声的11维输入场景 灰色理论弥补了神经网络对数据不确定性的弱解释性 多输入下的计算效率通过模块化设计得到平衡

典型应用包括复杂工业参数预测、多因素经济指标分析等需要处理高维不确定数据的领域。