基于GM(1,1)-BP神经网络的城市耕地数量预测研究

基于灰色理论和BP神经网络建立GM(1,1)-BP神经网络组合模型,把灰色模型的时序性、无序性等优点与BP神经网络自学习、自组织的特点相结合,对耕地数量进行组合预测。结果表明,组合模型对耕地数量的变化预测精度较单一的灰色预测法有提高,与实际值有较好的拟合度,且具有简单、易用的特点。     

灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应甩

洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容.应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN).以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型.预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的.     

基于修正组合模型的包头市用水量预测分析

【目的】建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,为城市用水量的准确预测提供支撑。【方法】在运用灰色关联性分析法确定用水量变化的主要影响因素的基础上,建立了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,将该模型应用于包头市2009和2010年的用水量预测,并将其预测结果与灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的预测结果进行比较。【结果】包头市用水量受人口、国内生产总值、工业总产值、建成区绿化覆盖率、耕地面积及工业用水重复利用率的影响较大,利用建立的基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型对包头市2009和2010年用水量进行预测,并与实际用水量进行比较后表明,其相对误差分别为0.16%和2.16%,均方根相对误差为1.53%,而灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的均方根相对误差分别为4.34%,3.08%和1.99%。可见,基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型的预测效果最好。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型结合了各模型的优势,预测精度较高。     

组合模型在农业用水量预测中的应用

在分析灰色模型与人工神经网络模型特点的基础上提出了灰色神经网络组合预测模型,并以最小二乘法确定了2个单一模型权重系数的分配。结果显示,灰色神经网络组合预测模型的最大、最小及平均误差均明显优于2个单一模型,有效提高了预测的精度。     

地下水位粒子群优化神经网络组合预测模型

【目的】将粒子群优化神经网络组合预测方法引入地下水位预测中,以提高地下水位预测的精度。【方法】以回归分析法、指数平滑法、灰色GM（1,1）模型的地下水位预测结果及预测结果平均值作为网络的输入,以实际地下水位值作为输出,对3个单一模型进行非线性组合,建立地下水位的粒子群优化神经网络组合预测模型,应用实例对模型的预测结果进行了验证,并与3个单一模型及等权平均组合模型的预测结果进行比较。【结果】实例运用结果表明,粒子群优化神经网络组合预测模型的均方误差为0.740 9,平均绝对误差为0.657 6,均小于单一模型及等权平均组合模型的相应值。【结论】粒子群优化神经网络组合预测方法适用于地下水位的预测。     

基于时间序列数据的粮食播种面积单产预测模型研究

采用了一种基于时间序列数据的灰色—线性回归模型对广西某市的粮食作物播种面积的单产进行了预测,并将预测结果及预测误差与线性回归模型及灰色GM（1,1）模型的预测结果进行了比较。结果表明,灰色—线性回归组合模型进行粮食作物耕地需求量预测精度较高,具有科学可行性。     

证券市场灰色神经网络组合预测模型应用研究

提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作为股市预测的有效工具.     

基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测

【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的均方差。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络需水量预测模型,对城市需水量的预测优于灰色神经网络及各单项预测模型,不仅预测精度高,而且能同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统各状态之间的内在规律,适合描述随机波动性较大的预测问题。     

基于灰色神经网络的粮食预测

结合灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络2种预测模型的优点,提出了一种灰色神经网络模型,并用该模型对蚌埠市小麦产量进行预测。结果表明,灰色神经网络预测精度高于单一的灰色GM(1,1)预测模型或BP神经网络。     

基于熵权的年降雨量预报优化组合模型研究

鉴于单一预测模型在建模时预测值比实际值存在较大偏差问题,为了提高预测精度,在此首先采用自回归综合移动平均ARIMA模型（简称A模型）、Elman神经网络模型（简称B模型）、小波网络分析模型（简称C模型）、灰色系统GM（1,1）模型（简称D模型）,利用广西田东县1990～ 2007年的年降雨量分别进行了模拟计算,然后在各单一模型预测（拟合）的年降雨量偏差值基础上,应用熵权法对4种模型的偏差值进行客观赋权后优化组合,并根据最优组合结果,选用A、B、C单一模型和最优选的A-B-C优化组合模型对广西田东县2008～ 2010年的年降雨量进行预测对比.结果表明,A、B、C和A-B-C模型得到的均方根误差RMSE和模型效率EF分别为0.018、0.015、0.017、0.013和0.817、0.877、0.843、0.897,优化组合模型的预测精度和拟合度比单一模型的结果得到了提高和改善,该组合方法提高了年降水量的预测精度,为诸如广西田东县以雨养农业为主的区域农业干旱预报提供了新的方法和依据.     

农作物虫情的模糊神经网络预测模型

利用BP神经网络建立的农作物虫情预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点,可影响预测精度。为进一步提高预测精度,将人工神经网络与模糊系统结合,建立基于模糊神经网络的农作物虫情预测模型;并将该模型与基于BP神经网络算法的预测模型进行比较。结果表明,模糊神经网络的预测模型预测精确度比较高,训练速度比较快;该模型给农作物虫情预测提供了一种新方法。     

基于BP神经网络的马铃薯气候产量预报模型

为了准确预测马铃薯气候产量达到趋利避害的目的,利用1980—2015 年山西省大同市马铃薯产量及同期国家基准观象台观测到的气候资料,选用传统的统计回归方法和BP神经网络方法分别建立马铃薯产量预报模型。结果表明：通过二次函数曲线和最小二乘法确定马铃薯敏感期的气候因子是气温、日照和降水,其中降水对马铃薯产量的影响最大。通过改进的气候产量算法可以更好地反映气候要素与作物单产之间的函数关系。在Matlab 平台上训练精度设为0.005、学习率0.01 的BP神经网络方法可以很好地逼近非线性函数。用大于1/3 样本进行预报检验表明,在预报精度和拟合精度上,BP神经网络模型都明显优于传统的回归模型,BP神经网络方法在马铃薯产量预报中有具有非常广泛的应用前景。     

GM(2,1)模型在玛纳斯河流域绿洲区气温、降水预报中的应用

根据灰色系统理论,利用1964~2007年玛纳斯河流域绿洲区5个气象台站逐月气温、降水数据,通过数据质量控制,建立灰色预测GM(2,1)模型预估玛纳斯河流域绿洲区未来3年气温和降水变化情况,并与实际值进行比较。结果表明,采用5年原数据建立模型进行预测相对误差最小,后验差检验结果显示,温度、降水预测模型的方差比均小于0.35,相对误差概率均大于0.95,表示模型精度好,可用于对气温和降水进行预测;预测结果显示,今后3年玛纳斯河流域绿洲区年平均气温逐渐升高,到2010年可能达9.34℃,而降水量呈减小趋势;将预测值与利用一元线性回归方程求得的变化倾向率的结果对比后得出,GM(2,1)对气温预测的结果较好,而对与波动较大的降水序列预测还存在一定弊端。     

信阳市大气环境质量现状评价及预测

根据信阳市2005~2008年大气环境中3种污染物(可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮)的监测值,对信阳市大气环境进行现状评价并采用灰色系统模型GM(1,1)对大气环境质量进行中短期预测。现状评价结果表明:信阳市大气环境质量良好,可吸入颗粒物已经成为影响信阳市大气环境质量的首要污染物。灰色系统模型GM(1,1)中短期预测结果表明:未来几年信阳大气中可吸入颗粒物浓度与二氧化硫浓度呈下降趋势,二氧化氮浓度却呈上升趋势。     

BP人工神经网络模型在太湖水污染指标预测中的应用

【目的】利用BP人工神经网络模型预测太湖水污染指标,为探讨湖泊水污染物变化规律提供参考。【方法】利用2004~2010年浙江嘉兴王江泾断面自动监测站4项水质指标,建立了太湖水污染BP人工神经网络模型,并对太湖2012年前5周的水质情况进行预测。【结果】建立了浙江嘉兴王江泾断面的4项水质指标浓度的三层BP神经网络预测模型,其预测精度较高,对湖泊水环境污染物预测的适应性较好;对太湖2012年前5周的水质情况进行预测,结果表明,2012年前5周水质污染情况加重,基本为Ⅴ类水质,符合太湖水质污染情况发展态势。【结论】BP人工神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构,与传统的统计建模方法相比,其预测精度较高,能较好地反映水质指标的内在变化规律,为控制水环境污染提供了科学预测方法。     

基于灰色理论和BP神经网络预测观光农业旅游人数的研究

运用灰色GM(1,1)预测模型与BP神经网络预测模型相结合而成的灰色神经网络模型,对山东枣庄市旅游人数进行预测。基本思路是运用灰色GM(1,1)模型所得到的预测值按前2年来预测下一年的组合规律分别作为BP神经网络的输入输出,并用旅游人数数据对模型进行学习验证。为山东枣庄市沿运区域旅游资源的合理利用及管理提供了科学依据,并以科学预测为依据提供一些观光农业旅游资源合理开发对策。     

基于GMDH网络的船用增压柴油机性能预测及仿真

采用数据分组处理（Group Method of Data Handing,GMDH）的神经网络分类方法,建立4190ZLC船用四冲程增压柴油机性能预测的数学模型.针对船用中速柴油机运行状况,考虑到其影响运行状态的因素,结合实验数据进行4190ZLC船用柴油机性能的预测及仿真分析.该模型解决了神经网络结构较大,计算耗时较长的问题.将该模型与BP（Back-Propagation,BP）前馈神经网络仿真结果进行比较,结果表明其仿真效果好于BP神经网络模型,并且该神经网络能较好地满足柴油机性能预测仿真的需求.