基于灰色神经网络的预测算法——订单需求预测

2023-12-13 04:40:19

       大家好，我是带我去滑雪！

       灰色系统理论的不确定性处理与神经网络的非线性建模相结合，有望更好地处理实际问题中的不确定性和复杂性。本期使用灰色神经网络实现预测冰箱订单需求。

一、问题背景与模型建立

（1）灰色理论

        灰色系统理论（Grey System Theory）是由中国学者李明提出的一种系统科学理论，它主要应用于处理那些信息不完备、不确定性较大、难以精确描述的系统问题。该理论最初应用于经济领域，但后来被拓展到了工程、环境科学、社会科学等多个领域。

       灰色系统中建立的模型称为灰色模型，该模型是以原始数据序列为基础建立微分方程。灰色建模中最有代表的模型是针对时间序列的GM建模，它直接将时间序列数据转化为微分方程，利用系统信息，使抽象的模型量化。进而在缺乏系统特性知识的情况下预测系统输出。

（2）灰色神经网络

       灰色神经网络是指一种基于神经网络框架，同时结合了灰色系统理论的方法。包括使用神经网络进行数据建模和模式识别，同时考虑到灰色系统理论中处理不完整信息的特点。灰色神经网络的学习流程如下：

  • 步骤1：根据训练数据特征初始化网络结构，初始化参数a，b，并根据a，b的值计算u；
  • 步骤2：根据网络权值定义计算权值；
  • 步骤3：对每一个输入序列，计算每层的输出；
  • 步骤4：计算网络预测输出和期望输出的误差，并根据误差调整权值和阈值；
  • 步骤5：判断训练是否结束，若否，返回步骤3。

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文章来源:https://blog.csdn.net/qq_45856698/article/details/134489773
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