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根据武汉市居民食品2010年3月至11年3月间零售价格,建立了GM(1,1)、BP神经网络以及GM(1,1)-BP神经网络组合模型层层优化对食品价格进行预测。GM(1,1)灰色预测模型预测,检验得出预测价格却比真实价格稍高,为了保证数据预测的可靠性,建立BP神经网络模型进行检验,通过比较,发现GM(1,1)与BP模型下价格走势曲线分别偏向实际价格走势曲线两侧微小距离。为了尽量减小这种误差,提出GM(1,1)-BP神经网络模型,应用灰色预测模型得到的预测值作为输入量,原始数据作为期望值,对BP神经网络进行训