【摘 要】
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在BP神经网络算法的基础上,针对在多变量复杂系统建模过程中BP网络输入变量无法自动寻优的问题,将其与灰色关联分析方法结合,建立基于灰色关联分析的神经网络优化算法(GM-BPA
【机 构】
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北京航空航天大学经济管理学院; 北京仿真中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金(70371004);博士点基金(20040006023)
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在BP神经网络算法的基础上,针对在多变量复杂系统建模过程中BP网络输入变量无法自动寻优的问题,将其与灰色关联分析方法结合,建立基于灰色关联分析的神经网络优化算法(GM-BPANN).并且使用中国粮食产量预测的数据,与逐步回归方法和灰色GM(1,N)模型方法进行了比较检验.结果表明,新模型通过灰色关联度的计算,可以全面、广泛地对大量的输入变量进行处理,而不必经过专门的主观筛选,从而增强了BP网络的适应能力,同时能够得到较好的预测精度和稳定性.
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