【摘 要】
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提出了一种基于灰色预测模型的遗传算法优化BP神经网络的组合预测模型。通过对原始大坝序列进行灰色拟合,弱化原始序列的随机扰动影响,增强数据的线性规律,并采用遗传算法优
【机 构】
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桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41461089);广西自然科学基金项目(2014GXNSFAA118288);广西“八桂学者”岗位专项经费项目;广西空间信息与测绘重点实验室课题项目(130511407);大地测量与地球动力学国家重点实验室开放基金项目(SKLGED2014-3-8-E)
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提出了一种基于灰色预测模型的遗传算法优化BP神经网络的组合预测模型。通过对原始大坝序列进行灰色拟合,弱化原始序列的随机扰动影响,增强数据的线性规律,并采用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,之后将灰色拟合后的残差作为优化后的BP神经网络的输入样本进行训练和测试,进而建立灰色遗传BP神经网络预测模型。组合模型充分结合了BP神经网络自适应学习的优点,避免了灰色方法及模型在非线性预测方面的缺陷;同时集成了遗传算法的全局寻优性能,弥补了神经网络容易陷入局部极值点的缺陷。与灰色GM（1,1）和单一BP神经网络
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