改进的IOWA算子动态灰色神经网络预测提升精度

本文主要探讨的是"基于IOWA算子的动态灰色神经网络组合预测"这一创新方法，作者黎伟针对传统灰色神经网络组合预测的局限性进行了深入研究。传统灰色神经网络组合预测往往存在预测较远目标困难以及忽视预测精度随时间变化的问题。为解决这些问题，作者将动态灰色预测理论与IOWA算子相结合，提出了一种新的预测策略。 IOWA算子是一种多准则决策分析工具，其核心思想是通过加权平均的方式考虑多个决策准则，这里的准则被选择为误差平方和。通过这种结合，作者设计了一种以误差平方和为基础的动态灰色神经网络预测模型，旨在提高预测精度并考虑了不同时间点预测效果的差异。 文章中提到了两种确定单项预测权系数的数学规划方法，这不仅增强了预测的准确性，而且弥补了传统神经网络模型在处理非线性关系和适应性方面的不足。这种方法不再假设在所有时间点上预测权重固定，而是根据实时表现动态调整，使预测更加灵活且适应性强。 在引入陈华友的组合理论后，作者构建了一个改进的灰色神经网络组合预测模型，通过与传统方法进行对比分析，证明了新模型在实际应用中的有效性。这种改进方法不仅提升了预测精度，还扩大了灰色理论和神经网络在复杂数据处理上的应用范围。 总结来说，本文的贡献在于提出了一种融合动态灰色预测与IOWA算子的神经网络组合预测方法，解决了传统预测模型的局限性，为实际问题提供了更为精准和灵活的解决方案。这个研究成果在工程预测、经济决策等领域具有重要的实践价值。