基于灰色-BP神经网络组合模型的水位预测案例

发布时间：2018-04-11 13:42

  本文选题：灰色模型 + BP神经网络模型　； 参考：《人民黄河》2016年12期

【摘要】：为了提高水位预测的精确度,提出一种将灰色模型和神经网络模型相结合的灰色-BP神经网络预测方法。该方法通过分别计算灰色模型和神经网络模型预测结果的均方误差,按照误差计算权重并重新组合,得到最终的预测结果。研究证明,该方法比灰色模型和神经网络模型预测精度高,预报结果更加接近实测值。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of water level prediction, a grey BP neural network prediction method combining grey model with neural network model is proposed.This method calculates the mean square error of the prediction results of grey model and neural network model respectively, calculates the weight according to the error and reassembles, and obtains the final prediction result.It is proved that the prediction accuracy of this method is higher than that of grey model and neural network model, and the prediction result is closer to the measured value.
【作者单位】： 水利部水文局(水利信息中心);河海大学计算机与信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61572171) 中央高校基本科研业务费资助项目(B15020191)
【分类号】：TV124;TP183

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