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GM(1,1)模型的实质是小样本、贫信息下的预测模型,其目的是得到误差尽可能小的预测值.在分析GM(1,1)模型建模机理的基础上,提出了GM(1,1)模型中参数a,b的一种新算法——神经网络算法.把神经网络中的BP算法应用于GM(1,1)模型的建模过程,实例表明可使预测精度得到提高.
GM(1,1)模型参数的神经网络算法
【摘 要】
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GM(1,1)模型的实质是小样本、贫信息下的预测模型,其目的是得到误差尽可能小的预测值.在分析GM(1,1)模型建模机理的基础上,提出了GM(1,1)模型中参数a,b的一种新算法——神经
【机 构】
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盐城师范学院数学系; 江苏大学理学院 江苏盐城224002; 江苏盐城224002; 江苏镇江212013;
【出 处】
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数学的实践与认识
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK99109);江苏省教育厅高校自然科学研究计划(4KJD130039)
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