針對(duì)灰色模型在測(cè)量數(shù)據(jù)波動(dòng)較大時(shí)預(yù)測(cè)精度下降的缺陷,本文提出了采用小波分析與粒子群算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)灰色模型進(jìn)行優(yōu)化,生成了基于小波分析和粒子群算法優(yōu)化的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。并使用青島市航運(yùn)中心的沉降觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)優(yōu)化后的灰色模型進(jìn)行精度驗(yàn)證,證明優(yōu)化后的模型的預(yù)測(cè)精度相比于傳統(tǒng)的灰色模型與經(jīng)過小波降噪后的灰色模型,預(yù)測(cè)精度有了進(jìn)一步提高。 

【文章來源】：測(cè)繪與空間地理信息. 2018,41(05)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 小波降噪
2 GM (1, 1) 灰色預(yù)測(cè)模型
3 粒子群-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
4 實(shí)例與結(jié)果分析
5 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3233654