【摘要】：針對少數(shù)據(jù)、貧信息、非線性、動態(tài)性的時間序列,采用遺傳算法對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值進行優(yōu)化以避免陷入局部最小值.建立灰色GM(1,n)模型對其進行預測,使用優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡對預測結果進行修正.通過實例擬合、預測,對比灰色GM(1,n)模型、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡模型和基于遺傳算法的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡模型結果,驗證預測模型的有效性.結果表明,基于遺傳算法的灰色Elman神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型能夠擴大搜索范圍,穩(wěn)定網(wǎng)絡結構,提高解的精度.
[Abstract]:Aiming at the time series of small data, poor information, nonlinear and dynamic, genetic algorithm is used to optimize the initial weight of Elman neural network to avoid falling into the local minimum. The grey GM (1, n) model is established to predict the prediction, and the optimized neural network is used to modify the prediction results. The effectiveness of the prediction model is verified by fitting, predicting and comparing the results of grey GM (1, n) model, grey neural network model and grey neural network model based on genetic algorithm. The results show that the grey Elman neural network prediction model based on genetic algorithm can expand the search range, stabilize the network structure and improve the accuracy of the solution.
【作者單位】： 暨南大學管理學院;中南大學交通運輸工程學院;廣州大學地理科學學院;
【基金】：廣東省哲學社會科學“十三五”規(guī)劃2016年度學科共建項目:云服務模式下的城市配送問題研究(GD16XGL15)
【分類號】：F276.44;TP183

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