基于BP神经网络的灰色预测模型--优秀毕业论文

分分类号号号UUUDCCCCC密密级级级学学号号06070104007333活矫衬，去军硕士学位论文学科名称:学科门类:指导教师:申请日期:弃理六爪厂、卒haJ._尸_弓尸一-乞‘~份月_、伙二心~守及-︸洛︸公一气浓一、，育几少_{公耳，几军扛丈﹃汤药一汽矛段仁斗址卜口价︺产协︸.‘卜户︺洲_冲一毛夕月广式汽一下叭碑月飞户伙j一了呀番水曰-丫‘刻门︸价︸J一冲扛一…挤汀二。过︸八甲j布洲一认仁广一拼从卜介福二食~一矛一兵女冲争呐犷~一~‘一悠东抓几卜川厂~鉴班_户心l~飞伙卜O一J忿公子了介认二反乒几户犷、，户介亩了︸介带了帐沁斗介气产厂.﹃口川丫挤弃二一~份泣秘诞性声…么…洲拼井形公签、‘犷~谈一几三仁一‘川一一r‘分叮一于亡右一;」少犷瓜泣一几犷丫{_二含二~二{、r一户少止厂子飞价，。子~三一一债娜申瘫硅璋垮烤妹卸;珍如榨事衅礴户时公一~伟习一认在导帅殆导卞班行如睡乖才昨系本跨的砖毕)渗晒扣}而甘叔中私青寡私木砖命称禅红铸向主辱如询若对本幸析资瘫如葬莽减琢~弓‘产的说明并已致谢石脚吵呼冲户季堆齐少炸苦望卿{苍乙~杯本诊幸派其相荞琦料着布不乖之处、砂礴拼妙神啥-_;户户l---而~下~伟汉乍川巅癫碱栖一叹旱帅的精导卞娜舜率毕典姆文压声不弓禅谁珍冬的答辫{进鑫拐祥礴j理、豁箕默穿竺罗早一止几朴娜朴千刻/摘要论文题目:学科专业:研究生:指导教师:基于BP神经网络的灰色预测模型应用数学闰建波王秋萍副教授签名:签名:闰声食』嶙一-摘要随着科学技术和社会经济的迅速发展，信息资源不断膨胀，管理者需要决策的事物逐渐增多。如果能对事物未来的发展做出准确预测，就能为管理者做出合理的决策提供依据。灰色预测是通过原始数据的处理和灰色模型的建立，发现、掌握系统发展规律，对系统的未来状态做出科学的定量预测。它的特点就是算法简单、可利用较少数据建模。但灰色预测模型对于复杂的非线性系统来说预测的效果不是很理想，BP神经网络是一种有效的非线性建模方法。因此，本文研究BP神经网络残差修正的灰色模型;组合模型能够发挥各单一模型的优点，同时可弱化单一模型的缺点，本文利用BP神经网络对灰色GM(l，l)模型和线性回归模型进行组合。本文主要研究结果如下:1.利用灰色GM(1，l)模型与Levenberg一Marquardt算法优化的BP神经网络模型，设计并构建了残差修正的灰色BP神经网络预测模型，并将其用于中国石油消费量的预测。2.以灰色GM(1，l)模型和多元线性回归模型的拟合数据序列作为BP神经网络的输入向量值，建立了基于灰色GM(1，l)模型，多元线性回归模型，BP神经网络的融合预测模型，并利用该模型对陕西省建城区面积的需求量进行了预测。论文对预测结果进行了分析，得出构建的模型在实际应用中是比较有效的，预测结果可以为管理者提供决策依据。关键词:灰色预测;灰色残差序列;多元线性回归模型;神经网络模型;组合预测AbStraCtTit!e:THEGREYFORECASTINGMODELBASEDONBPNEURALNETWORKMajor:APPliedmathematicsNam6:J面anboYANSuPervisor:AssoeiateProf.QiuPingW白ngsignature(5ignature:AbstraCtWiththedeveloPmentoftheseientifictechnologyandthesoeietaleconomy，theinformation15inflating，andthethingdeeidedbythemanager15graduallyinereasing.IfthefutUredevelopmentofthethingseanbebetterforeeasted，thePredictedresultseouldProvidethetheoretiebasisforthemanagerdecision.Throughdealingwiththeoriginaldataandbuildinggreymodel，『eyforeeastingdiseoversandmastersthedeveloPmentlawofsystem，andmakesseieniifiequantitativePredietionforthefuturestateofthesystem.Theeharaeteristi韶ofGM(1，l)modelarethatalgoritlllll15simPleanditeanusefewdatatoeonstruetthemodel，buttheforeeastingresultofgreymodel15notgoodfortheeomPlexnonlinearsystem.BPneuralnetwork15aneffeetivenonlinearmodelingmethod.Therefore，thegreyresidualmodifieationmodelbasedonBPneuralnetworkwasresearehedinthisthesis.Theeombinedmodeleantakefulladvantageofeaehsinglemodelandweakenthedisadvantageofeachsinglemodel.ThisthesiseombinesthegreyforeeastingmodelandlinearregressionmodelwithBPneuralnetwork.ThePrimaryresearehresultsareasfollows:1.BasedontheGM(l，l)modelandtheBPneuralnetworkoPtimizedbyLevenberg-Marquardtalgorit加m，aresidualmodifieationgreyBPneuralnetworkforeeastingmodelwasdesignedandbuilt，thenthePredictionmodelwasusedtoforeeastthe011eonsumPtionofChina.2.ThefitteddatasequenceoftheGM(1，l)modelandmultiv硕atelinearregressionmodelwereusedasaninPutveetorofBPneuralnetwork，theeomblnedmodelwasbuiltbasedontheGM(l，l)model，multivariatelinearregressionmodelandBPneuralnetworkmodel.ThebuiltmodelwasusedtoforeeastthedernandofurbanareainShan’xiProvinee.TheforeeastingresultsindieatethattheeonstmetedmodelsareeffeetiveinPraetiealapPlieationsandtheforeeastingresultseanProvidethebasisforthemanagerdeeision.Keywords:Greyforeeasting:Greyresidualsequenee:Multivariatelinearregression;Neuralnetworkmodel;Comblnedforeeasting目录绪论.............·········……1.1研究背景及意义........……1.1.1灰色预测理论的简介.……1.1.2研究灰色预测的目的与意义.1.2经济预测的基本原理.....……1.2.1经济预测的基本概念.……1.2.2经济预测的分类.....……1.2.3经济预测的程序.....……1.3预测模型的研究现状.....……1.4本文的主要目的和研究内容..…1.5小结..................……2.灰色系统基本理论...............……2.1灰色系统概述..............··……2.2灰色系统的基本原理.........……2.3灰色预测方法...............……2.3.1GM(l，l)预测模型....····……2.3.2GM(l，1)模型的适用范围...……2.3.3GM(l，l)模型的检验.......……2.4小结.......··········……”””3神经网络的结构和基本算法........……3.1神经网络概述................……3.1.1神经元模型.........·····……3.2神经网络的结构和学习规则....……3.2.1神经网络的结构..........……3.2.2神经网络的学习规则......……3.3BP误差反向传播神经网络.....……3.3.1BP神经网络基本结构模型.……3.3.2BP神经网络学习算法.....……3.3.3BP网络的优点、缺点及改进..…3.3.4改进的BP网络算法......……3.4小结........············……”’4基于BP神经网络的灰色残差修正模型.…...............……2...............……2...............……2...............……3...............……5...............……6...............……7...............……9..............……10..............……10.......……，……10..............……11..............……11..............……12..............……13..............……14l6l6一一一.…18.…18Q甘︵日119自qon19︼O乙O乙9曰I西安理工大学硕士论文一一一一4.1灰色残差BP神经网络石油消费量预测模型的建立二4.2实例分析...............................……4.2.1灰色GM(l，l)预测模型................……4.2.2BP神经网络预测....................……4.2.3采用神经网络修正的灰色残差预测模型.……4.3预测结果分析...................……，.……4.4小结...................................……..…23..…25尸沙只UQ自n乙5基于BP神经网络的灰色一线性回归模型.…32.…34︻匀︵日︸八U11Q白OJQdA上d孟d上左几月佳…………………………………….………………………，……………………………………………………………5.1线性回归模型...................·········……5.1.1多元线性回归模型简介................……5.1.2多元线性回归模型的显著性检验........……5.1.3序列自相关的检验及其解决方法........……5.2组合模型的建模思想......................……5.3实例分析........···············…………”’5.3.1灰色GM(l，l)预测模型..........········……5.3.2多元线性回归预测模型，............……，二5.3.3基于BP神经网络的灰色线性回归组合预测模型二d﹃b月任d人.、5.4小结.......................................……6结论..........……、.........................……︵匕︵bdl4︵:::6.2主要研究内容及结果.…需要进一步研究的问题二丹了只︺连人d上;致谢.……参考文献…在校期间发表论文