灰色神经网络模型在石油消费预测中的应用

摘要：

石油消费总量的时间序列具有增长趋势性和较强的随机波动性。本文利用灰色GM(1，1)模型与L-M算法优化的BP神经网络,建立了BP神经网络残差修正的灰色组合模型。此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了原始数据少,数据随机波动大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。最后通过对石油消费总量的仿真验证了模型的有效性及可应用性。

关键词： GM(1,1)模型 L-M算法 BP神经网络 灰色残差序列 石油消费

会议类型: 国内会议

会议名称: 第19届全国灰色系统学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 216-219

在线出版日期: 2010-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）