基于灰色BP神经网络的实验材料供应预测

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针对单一BP神经网络对实验器材需求量预测准确度偏低的情况,提出了一种将灰关联分析与BP神经网络相结合的实验材料需求预测模型。先用灰关联分析法计算出影响需求量的各因子之间的关联度,然后选择关联度较大的3个优势因子作为BP神经网络的训练样本,建立了3层BP网络预测模型。以某实验材料的实际需求量为实例进行算法检验,对比分析了灰色BP网络模型和单一BP网络模型的预测准确性。实验结果表明:灰色BP网络模型将原有6-10-1的BP网络结构简化为3-6-1结构,灰色BP网络模型预测的最大相对误差仅为-1.36%,而单一
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