灰色神经网络

资 源 简 介

灰色神经网络

详 情 说 明

灰色神经网络是一种结合了灰色系统理论与人工神经网络的智能预测模型。灰色系统理论擅长处理小样本、信息不完全的数据，而神经网络具备强大的非线性拟合能力。二者的结合使该模型在短期预测、趋势分析等场景中表现出色。

核心优势在于先通过灰色模型（如GM(1,1)）提取数据的宏观规律，再利用神经网络学习残差中的非线性细节。这种分阶段处理方式既降低了神经网络的训练难度，又提高了模型对噪声的鲁棒性。典型的应用场景包括电力负荷预测、交通流量分析和经济指标预测。

实现时需注意灰色模型的累加生成操作会改变数据分布，需要与神经网络的输入层设计相匹配。改进方向包括引入动态权重调整机制，或结合其他优化算法（如遗传算法）来提升收敛速度。