GNNM(1相关论文
以大隆矿矿井为例,针对BP算法存在极易陷入局部最优与过拟合导致网络泛化能力不足问题,采用灰色神经网络理论与遗传算法相结合,在......
文章对灰色神经网络模型GNNM（1，1）进行了深入研究，并作了进一步优化和完善，提出了基于时间响应模型建立GNNM（1，1）的方法，进一步根据多维灰色......
将灰色神经网络模型GNNM（1，1）应用于深基坑变形预测中，并与灰色GM（1，1）模型进行比较，以江苏某长江公路大桥南汉桥南锚锭深基坑为例进行实例......
给出了2种灰色神经网络模型GNNM(1,1)和GNNM(2,1),该模型具有灰色系统的少数据建模优点及神经网络的精度可控特性,并给出了相应的......
以某已内酰胺厂磷酸羟胺（HP0）的制备的现场数据为基础，利用贝叶斯正则化神经网络和灰色模型建立了磷酸羟胺中的H＋浓度的预测模型;比较......
灰色神经网络GNNM(1,1)是灰色系统和神经网络的一种耦合模型,二者的有机结合可以提高建模效率、改善模型的精度并能提高系统的并行......
本文针对西北五个省省会城市大气污染问题,采用主成分—聚类多元分析方法建立合理的空气质量评价模型,同时采用GM(1,1)分析法和GNN......
针对城市电力系统年用电量增长的特点，将灰色神经网络模型GNNM(1，1)引入城市年用电量预测。GNNM(1，1)模型是把灰色方法与神经网络有机......
短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要组成部分,是电力系统调度和计划部门安排购电计划和制定运行方式的基础,对电力系统的可靠和......
道路需求量预测是道路物流项目建设和规划的重要环节,科学、准确的运输需求预测是制定物流发展战略和规划、运营管理的重要依据,是......
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所谓灰色神经网络就是将灰色系统方法与神经网络方法有机地结合起来，对复杂的不确定性问题进行求解所建立的模型。本文将灰色预测与......
以浙江省公路货运量历史数据为例，考虑到影响货运量主要因素，采用灰色神经网络模型GNNM（1，N）进行预测，并与灰色模型GM（1，N）和神经网络预测结......
