GNNM(1相关论文
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......
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......
随着悬臂浇筑施工技术的不断发展，预应力混凝土连续梁桥得到了空前的发展。尤其是大变形量伸缩缝和大位移支座的开发和应用，以及对混......
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......
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......
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......
