【摘 要】
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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计算能力。由人工神经网络理论可知,在网络
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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计算能力。由人工神经网络理论可知,在网络的误差函数中增加惩罚项,可控制网络权值的大小并改善网络的推广能力:而在权值修改公式中加入动量项,可以减少震荡、加速收敛。本文将惩罚项和动量项这两种方法整合在一起,对灰色神经网络GNNM(1,1)的学习算法做了改进。通过理论推导证明了改进后GNNM(1,1)批处理梯度算法的收敛性,并通过数值试验验证了理论结果的正确性。本文的结构安排如下:第一章回顾了相关神经网络和灰色系统的背景知识;第二章介绍了对灰色神经网络GNNM(1,1)的改进,进而证明了算法的收敛性能;第三章为数值试验,并对GM、标准BP和GNNM(1,1)的预测能力进行了比较。
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