闫建波
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
- 供职机构：西安理工大学理学院更多>>
- 发文基金：陕西省软科学研究计划更多>>
- 相关领域：理学自然科学总论经济管理自动化与计算机技术更多>>
- 灰多变量ANN模型在城市用地预测中的应用被引量：1
- 2009年
- 合理确定城市用地规模,是衡量城市理性发展的重要依据。选择了年度GDP、工农业总产值、总人口等重要的建城区影响因子,分别用灰色GM(1,N)、BP神经网络构建了单项预测模型,并对各模型的优缺点进行比较分析。其次采用标准差法进行权重分配,建立组合模型。实例计算结果表明,组合预测模型的精度优于其他两个单一预测模型,这是对建城区面积预测方法的有益探索。
- 王秋萍闫建波闫海霞
- 关键词：BP神经网络组合预测
- 灰色神经网络模型在石油消费预测中的应用
- 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...
- 王秋萍闫建波
- 关键词：L-M算法BP神经网络石油消费
- 文献传递
- Markov残差修正的灰色GM(1,N)模型在粮食产量预测中的应用被引量：11
- 2009年
- 将灰色理论和Markov预测方法用于中国粮食产量的预测。运用灰色关联分析,从众多影响粮食产量的因素中确定了影响粮食产量的主要因素为:乡村从业人员、农作物有效灌溉面积、粮食作物播种面积、受灾面积。以粮食产量作为特征变量,以影响粮食产量的主要因素作为选定变量构建了粮食产量的灰色GM(1,5)预测模型,并对我国粮食产量进行拟合和预测。为了捕获粮食产量时间序列的随机波动性,使用马尔可夫模型对GM(1,5)模型的残差进行修正,以便改善预测精度。实例结果:事后检验阶段GM(1,5)模型的平均绝对百分比误差为15.45%,灰色Markov模型的平均绝对百分比误差为5.625%。灰色Markov模型能够提高预测的精度,是一种有效的、具有鲁棒性的预测方法。
- 王秋萍闫海霞闫建波
- 关键词：粮食产量灰色关联分析MARKOV模型
- 基于BP神经网络的灰色预测模型
- 随着科学技术和社会经济的迅速发展,信息资源不断膨胀,管理者需要决策的事物逐渐增多。如果能对事物未来的发展做出准确预测,就能为管理者做出合理的决策提供依据。灰色预测是通过原始数据的处理和灰色模型的建立,发现、掌握系统发展规...
- 闫建波
- 关键词：BP神经网络多元线性回归模型
- 文献传递
