基于遗传算法的灰色Elman神经网络预测模型及其应用

发布时间：2019-05-28 23:47

【摘要】：针对少数据、贫信息、非线性、动态性的时间序列,采用遗传算法对Elman神经网络的初始权值进行优化以避免陷入局部最小值.建立灰色GM(1,n)模型对其进行预测,使用优化后的神经网络对预测结果进行修正.通过实例拟合、预测,对比灰色GM(1,n)模型、灰色神经网络模型和基于遗传算法的灰色神经网络模型结果,验证预测模型的有效性.结果表明,基于遗传算法的灰色Elman神经网络预测模型能够扩大搜索范围,稳定网络结构,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.
【作者单位】： 暨南大学管理学院;中南大学交通运输工程学院;广州大学地理科学学院;
【基金】：广东省哲学社会科学“十三五”规划2016年度学科共建项目:云服务模式下的城市配送问题研究(GD16XGL15)
【分类号】：F276.44;TP183

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