基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灰色預(yù)測模型.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)和社會經(jīng)濟的迅速發(fā)展,信息資源不斷膨脹,管理者需要決策的事物逐漸增多。如果能對事物未來的發(fā)展做出準(zhǔn)確預(yù)測,就能為管理者做出合理的決策提供依據(jù)?；疑A(yù)測是通過原始數(shù)據(jù)的處理和灰色模型的建立,發(fā)現(xiàn)、掌握系統(tǒng)發(fā)展規(guī)律,對系統(tǒng)的未來狀態(tài)做出科學(xué)的定量預(yù)測。它的特點就是算法簡單、可利用較少數(shù)據(jù)建模。但灰色預(yù)測模型對于復(fù)雜的非線性系統(tǒng)來說預(yù)測的效果不是很理想,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種有效的非線性建模方法。因此,本文研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)殘差修正的灰

2、色模型；組合模型能夠發(fā)揮各單一模型的優(yōu)點,同時可弱化單一模型的缺點,本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對灰色GM(1,1)模型和線性回歸模型進(jìn)行組合。
　　本文主要研究結(jié)果如下：1.利用灰色GM(1,1)模型與Levenberg-Marquardt算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,設(shè)計并構(gòu)建了殘差修正的灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,并將其用于中國石油消費量的預(yù)測。2.以灰色GM(1,1)模型和多元線性回歸模型的擬合數(shù)據(jù)序列作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量值,建