(1)GM(1,n)模型与BP神经网络串联的预测模型
时间: 2024-06-07 09:08:42 浏览: 12
GM(1,n)模型是一种基于灰色系统理论的预测模型,可以用于预测时间序列数据。BP神经网络是一种基于反向传播算法的人工神经网络,也可以用于时间序列预测。
将GM(1,n)模型和BP神经网络串联起来可以构建一个更加准确的预测模型。具体地,可以使用GM(1,n)模型对原始时间序列数据进行预测,然后将GM(1,n)模型的预测结果作为BP神经网络的输入,继续进行预测。这种方式可以充分利用GM(1,n)模型的优点,即可以利用少量数据进行预测,并且可以提高预测精度。同时,通过BP神经网络的训练,可以进一步提高预测精度。
相关问题
灰色-bp神经网络预测模型
灰色-BP神经网络预测模型是一种用于预测区域地下水位的模型,它主要应用于处理区域地下水位的随机波动性、高度非线性和复杂性等问题。这个模型的构建基于灰色GM(1,1)模型和改进的BP神经网络。灰色GM(1,1)模型是一种基于灰色系统理论的预测模型,而BP神经网络是一种人工神经网络,具有较强的非线性拟合能力。通过将这两种模型结合起来,灰色-BP神经网络预测模型能够更准确地预测区域地下水位的变化趋势。
gm1n灰色预测模型matlab
灰色GM(1,N)模型是一种用于描述多个变量之间关系和发展的预测模型。该模型以自变量的发展动态为基础,将因变量表现为自变量的函数,以达到预测观察对象的目的。在MATLAB中,可以通过以下步骤实现该模型的预测:
1. 读取数据:使用xlsread函数读取数据文件,将需要预测的因变量存储为A,自变量存储为x0。
2. 紧邻均值生成序列:根据原始数据计算紧邻均值生成序列Z,其中Z(i)为xi(1)的紧邻均值。
3. 原始数据累加:使用双重循环将原始数据一次累加,得到xi(1)的值。
4. 构建GM(1,N)模型:根据公式建立GM(1,N)模型,其中a为常数项,b为参数向量。
5. 预测值计算:使用模型参数计算预测值F,其中F(k)为第k年的预测值。
6. 还原原序列:将预测值与前一年的预测值做差,得到还原原序列的预测数据G。
7. 绘制图表:使用plot函数将真实值和预测值绘制成曲线图,以展示预测结果。
下面是MATLAB代码示例:
```matlab
clc;
clear all;
[num] = xlsread('C:\Users\Administrator\Desktop\G(1,n)\2011-2018 年地铁运营事故原因因素数据.xlsx')';
A = num(:, 1)';
x0 = num(:, 2:10)';
[n, m] = size(x0);
AGO = cumsum(A);
T = 1;
x1 = zeros(n, m, T);
for k = 2:m
Z(k) = (AGO(k) - AGO(k-1)) / 2;
end
for i = 1:n
for j = 1:m
for k = 1:j
x1(i, j) = x1(i, j) * x0(i, k);
end
end
end
x11 = x1(:, 1:m);
X = x1(:, 2:m)';
Yn = A;
Yn(1) = [];
Yn = Yn';
Z = Z(:, 2:m);
B = [-Z', X];
C = ((B' * B) \ (B' * Yn))';
a = C(1);
b = C(:, 2:n-1);
F = [];
F(1) = A(1);
u = zeros(1, m);
for i = 1:m
for j = 1:n
u(i) = u(i) + (b(j) * x11(j, i));
end
end
for k = 2:m
F(k) = (A(1) - u(k) / a) * exp(-a * (k-1)) + u(k) / a;
end
G = [];
G(1) = A(1);
for k = 2:m
G(k) = F(k) - F(k-1);
end
t1 = 2011:2011+m-1;
t2 = 2011:2011+m-1;
plot(t1, A, 'bo--');
hold on;
plot(t2, G, 'r*-');
title('G(1,N)预测结果');
xlabel('年份');
ylabel('事故数量');
legend('真实值', '预测值');
```
如果需要使用灰色GM(1,N)模型进行预测,可以按照上述步骤将数据导入MATLAB并运行代码即可。需要注意的是,根据具体需求,你可以根据自己的数据进行调整,以获得更准确的预测结果。
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