基于灰色关联分析的神经网络模型

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1、万方数据2008年9月系统工程理论与实践第9期文章编号：1000．6788(2008)09-0098-07基于灰色关联分析的神经网络模型苏博1，刘鲁1，杨方廷2(1．北京航空航天大学经济管理学院。北京100083；2．北京仿真中心，北京100854)摘要：在BP神经网络算法的基础上，针对在多变量复杂系统建模过程中BP网络输入变量无法自动寻优的问题，将其与灰色关联分析方法结合，建立基于灰色关联分析的神经网络优化算法(GM-BPANN)．并且使用中国粮食产量预测的数据，与逐步回归方法和灰色GM(1，N

2、)模型方法进行了比较检验．结果表明，新模型通过灰色关联度的计算，可以全面、广泛地对大量的输入变量进行处理，而不必经过专门的主观筛选，从而增强了BP网络的适应能力，同时能够得到较好的预测精度和稳定性．关键词：BP神经网络；灰色关联分析；灰色GM(1，N)算法；中国粮食产量预测中图分类号：N941．5文献标志码：AResearchofartificialneuralnetworkforecastingmodelbasedongreyrelationalanalysisSUB01，LIULul，YANG

3、Fang-tin92(1School0fEconomics＆Management，BeinallgUniversity，Bdjing100083，China；2BeijingSimulationCenter，BeijiIlg100854，Claim)Ab丽髓ct：AimingattheBPartificialneuralnetworkunabletOautoselectandoptimizeinputvariables．thispaperintegratesBPANN硒t}I伊eyrelation

4、alanalysismethod，establishes锄optilIlizedBPartificialneuralnetworkarithmefic(GM-BPANN)whichbasedOilthegreyrelationalanalysismethod．AndmakecomparisontestwithstepregressionmethodandgreyCM(1，N)methodusingdataofChina鼬output．Theresultshowsthatthe删modelcande

5、alwithⅡ嘲inputvariableswithoutspecialsubjectiveselection．enhancestheadaptabilityofBPneuralnetwork．It咖alsogetsgoodforecastingstabilityandaccuracy．Keywords：BPartificialneuralnetwork；greyrelationalanalysis；greyGM(1，N)arithmetic；China萨IirIoutputforecast1引言

6、预测问题，实质上就是以过去的已知状况作为输入，在预测算子作用下，得到未来结果输出的过程．近十年来，随着智能技术的发展，灰色系统理论预测技术、与专家系统相结合的预测技术、模糊推理预测技术、人工神经网络预测技术等新技术新方法频繁出现，解决了传统方法的很多缺陷，得到了广泛的应用．神经网络作为一种重要的人工智能技术，在预测领域亦得到了广泛的研究和应用，其中使用最广的是误差反向传播算法(BackPropagation，简称BP)，自其创立以来，相关的研究论文和应用成果层出不穷，涉及工程控制、经济管理、社会系

7、统、生态系统等众多领域．国内在这方面的研究并不落后，比较有代表性的如苑希民、李鸿雁⋯等对神经网络和遗传算法在水科学领域的应用展开研究，建立了暴雨、洪水和气象预报的BP神经网络模型；李发斌和崔鹏[2]等人建立分析泥石流活动性的BP神经网络预测模型；饶文碧和徐锐[3]等人利用神经网络解决机械加工中结构损伤模型的识别问题等．近年来，针对BP网络不能对多变量自动寻优，学习过程收敛慢，容易陷入局部极小等固有缺点，国内外许多学者将粗糙集、遗传算法【4删等与其结合使用以达到优化的目的．而对它的改进也持续不断，如

8、AmitGupta与SiuwaM．Lain【70针对有噪声数据建立了权重递减BP网络；YutakaFukuoka【81等建立了一种避免陷入局部极小的修正BP网络等．收稿Et期：2006-07-07资助项目：国家自然科学基金(70371004)；博士点基金(20040006023)。作者简介：苏博(1975一)，男(汉)，山东菏泽人，北京航空航天大学博士研究生，研究方向为系统工程．万方数据第9期基于灰色关联分析的神经网络模型99灰色系统(Gray跏姗)理论也是近年来广泛应用的一种预测