灰色神经网络的预测算法

资 源 简 介

灰色神经网络的预测算法

详 情 说 明

灰色神经网络是一种结合灰色系统理论与人工神经网络的混合预测模型，特别适用于小样本、信息不完整的时间序列预测。其核心思想是利用灰色模型的数据处理方式增强神经网络对趋势特征的捕捉能力。

该算法的数据处理阶段采用灰色系统理论的累加生成操作（AGO），将原始数据序列转化为单调递增的累加序列。这种转换能显著弱化原始数据的随机性，同时强化潜在规律，为后续神经网络提供更易学习的输入特征。

神经网络部分通常采用前馈结构，以累加序列作为输入层，通过隐含层进行非线性特征提取。输出层既可预测累加空间的结果（需通过累减生成还原为原始数据），也可直接输出最终预测值。这种融合方式兼具灰色模型对小样本的适应性和神经网络对复杂模式的拟合能力。

典型应用场景包括： 短期电力负荷预测 经济指标趋势分析 设备退化状态预警 相较于传统神经网络，该混合模型在数据量不足时仍能保持较高预测稳定性。