通過對區(qū)間模糊數進行研究分析,發(fā)現(xiàn)已有處理方法是直接對兩個界點建模和預測,這樣做往往會導致不能很好的描述序列整體性的發(fā)展趨勢以及模型所預測的結果容易發(fā)生錯亂等,從而預測失效.首先基于等價和整體性考慮提出了模糊序列的面積序列和重心序列概念.然后對面積序列和重心序列分別建立了遺傳優(yōu)化BP神經網絡模型進行回歸和預測,并通過還原公式得到原區(qū)間模糊數序列的擬合值和預測值.最后通過實例驗證了該方法有效可行,對比傳統(tǒng)的BP神經網絡模型和ARIMA模型,顯著提高了預測精度.

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圖1 BP神經網絡基本結構

反向傳播(BackPropagation,簡稱BP)神經網絡的結構往往由輸入層、輸出層以及多個隱含層構成:以一個三層結構的為例,即含有一個輸入層、一個輸出層和一個隱含層,每層由n,l,m個神經元組成,其基本結構如下圖1所示.2.2遺傳BP神經網絡模型

圖2 遺傳BP神經網絡模型流程圖

式中n為輸入樣本數,yi表示第i個樣本的期望輸出值,oi為第i個樣本的預測輸出值.Step3選擇操作.本文采用輪盤賭法進行選擇操作,即以適應度比例的選擇方法,第i個個體的選擇概率pi采用如下公式計算

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