灰色神经网络代码

资 源 简 介

灰色神经网络代码

详 情 说 明

灰色神经网络是一种结合灰色系统理论和神经网络的混合预测模型，主要用于处理小样本、信息不完全的数据预测问题。该模型首先通过灰色关联分析提取数据特征，再利用神经网络强大的非线性拟合能力进行预测，兼具灰色系统处理不确定性数据的优势和神经网络的适应性。

算法核心分为两个阶段： 灰色预处理阶段 对原始数据进行灰色关联度计算或GM(1,1)建模，生成具有规律性的累加序列，弱化原始数据的随机性。

神经网络训练阶段 将预处理后的数据输入BP神经网络，通过反向传播调整权重，最终输出预测结果。网络的隐含层节点数通常根据经验公式或试错法确定，激活函数多选用Sigmoid或ReLU。

实际应用时，用户只需将历史数据按指定格式输入，程序会自动完成数据标准化、网络初始化、迭代训练等流程，最终返回预测值及误差指标（如均方误差）。该模型适用于短期负荷预测、经济指标分析等场景，尤其适合样本量不足但需快速建模的情况。

注意事项：输入数据需满足灰色模型对序列光滑性的要求，且神经网络部分可能需调整学习率、迭代次数等超参数以优化性能。