基于有机灰色神经网络模型的空气污染指数预测

被引：20

作者：

郎君

苏小红

周秀杰

机构：

[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

[2] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨

[3] 黑龙江哈尔滨

来源：

哈尔滨工业大学学报 | 2004年 / 12期

关键词：

灰色预测; 神经网络; 有机灰色神经网络; 空气污染指数;

D O I：

暂无

中图分类号：

N941.5 [灰色系统理论];

学科分类号：

071101 ;

摘要：

针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化趋势的缺陷,结合灰理论中的GM(1,1)、无偏GM(1,1)、非等时距GM(1,1)、pGM(1,1)和BP神经网络的特点,提出有机灰色神经网络预测模型,将一维序列通过三个灰色模型得到三组值作为神经网络的输入,原始序列作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构.以哈尔滨市近三年内空气污染指数为例,结合其变化规律,建立哈尔滨市月平均空气污染指数的有机灰色神经网络预测模型,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.

引用

页码：1598 / 1601+1704 +1704

页数：5

共 9 条

[1] 基于BP模型的大气污染预报方法的研究 [J].