人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測的分析與研究.pdf

1、文章首先介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究背景、研究意義及研究現(xiàn)狀，具體闡述了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，給出了本文的研究方法及研究內(nèi)容，介紹了文章的組織結(jié)構(gòu)。其次系統(tǒng)地介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識，具體說明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本功能、學(xué)習(xí)規(guī)則，重點討論了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。最后文章重點介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，并詳細(xì)論述了如何建立BP網(wǎng)絡(luò)模型。包括樣本的選取與預(yù)處理、隱含層節(jié)點個數(shù)的確定、訓(xùn)練函數(shù)的選取等。為了更好地提高預(yù)測數(shù)據(jù)的精度，文章把逐步回歸方

2、法與BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來。首先用逐步回歸方法對輸入變量進(jìn)行相關(guān)性分析，然后取出顯著的變量，最后借助MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對顯著的輸入變量和輸出變量建立模型。為了驗證此模型的預(yù)測效果，本文從《中國統(tǒng)計年鑒》選取了1992年-2008年公布的我國糧食產(chǎn)量的數(shù)據(jù)。結(jié)果表明把逐步回歸方法與BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)合建立的模型預(yù)測的相對誤差比BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的相對誤差更小，精度更高。
　　 進(jìn)一步的，本文嘗試著把BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色模型結(jié)合起來。用組合模型對