基于灰色神经网络的订单需求预测

灰色神经网络(Grey Neural Network, GNN) 是将灰色系统理论与人工神经网络相结合的一种模型,旨在处理不完全信息和小样本问题。灰色神经网络利用灰色系统的预测优势和神经网络的学习能力,能够在信息不完整或数据不充分的情况下实现较高的预测精度。它广泛应用于工程优化、经济预测和系统建模等领域。


灰色系统理论简介

灰色系统理论是一种专注于不完全信息处理的方法,通过对不完全、不确定性数据进行灰化处理,挖掘数据中的潜在规律。其核心是基于有限的数据建立灰色模型(如 GM(1,1)),通过数据生成和动态建模实现预测。


灰色神经网络的基本原理

灰色神经网络结合了灰色系统理论的建模能力和神经网络的非线性映射能力,主要包括以下几个步骤:

  1. 数据预处理

    • 将原始数据进行灰色生成(如累加生成),使数据序列平滑化,从而增强趋势的识别。
    • 数据归一化处理,将输入数据映射到特定范围(如 [0, 1]),以提高训练效果。
  2. 灰色特征提取

    • 使用灰色模型(如 GM(1,1))提取数据中的趋势特征。
    • 通过分析原始数据的灰色关联度,提取关键的输入变量。
  3. 神经网络建模

    • 将提取的灰色特征作为神经网络的输入。
    • 神经网络通过学习输入与输出之间的映射关系,预测目标值。网络结构通常采用前馈网络,如 BP 神经网络。
  4. 参数优化

    • 采用优化算法(如梯度下降、遗传算法或粒子群优化)调整网络权重,提高模型的预测能力。
    • 灰色神经网络的训练过程同时结合了灰色建模和神经网络优化。

灰色神经网络的结构

灰色神经网络的结构通常包括以下部分:

  1. 输入层
    接收经过灰色处理的特征变量。

  2. 隐含层
    通过神经元对输入特征进行非线性映射,识别复杂的模式和关系。

  3. 输出层
    生成预测结果或分类结果。


灰色神经网络的特点

  1. 小样本建模能力
    适用于样本量较少、数据不完全的情况,能够在信息不足的条件下进行建模和预测。

  2. 兼顾线性和非线性特征
    灰色系统理论提取数据的整体趋势特征,神经网络进一步学习非线性关系,模型具有较强的泛化能力。

  3. 抗噪能力强
    由于灰色生成过程具有数据平滑效果,灰色神经网络对噪声数据具有较好的鲁棒性。

  4. 灵活性高
    灰色神经网络可根据实际需求调整灰色建模和神经网络的结构或参数,从而适应不同应用场景。


应用领域

  1. 经济预测
    在经济数据不充分的情况下,用于预测市场趋势、商品价格等。

  2. 工程优化
    应用于优化复杂工程系统的参数,如电力负荷预测、交通流量预测等。

  3. 医学分析
    预测疾病发展趋势或分析生物医学数据。

  4. 能源管理
    用于预测能源消耗和优化能源分配方案。


总结

灰色神经网络通过融合灰色系统的趋势建模能力和神经网络的非线性映射能力,在小样本、不完全数据情况下提供了强大的预测能力。它兼具理论严谨性和实用性,是一种适合多种复杂场景的混合模型方法。


%% 清空环境变量
clc
clearload data%% 数据累加作为网络输入
[n,m]=size(X);
for i=1:ny(i,1)=sum(X(1:i,1));y(i,2)=sum(X(1:i,2));y(i,3)=sum(X(1:i,3));y(i,4)=sum(X(1:i,4));y(i,5)=sum(X(1:i,5));y(i,6)=sum(X(1:i,6));
end%% 网络参数初始化
a=0.3+rand(1)/4;
b1=0.3+rand(1)/4;
b2=0.3+rand(1)/4;
b3=0.3+rand(1)/4;
b4=0.3+rand(1)/4;
b5=0.3+rand(1)/4;%% 学习速率初始化
u1=0.0015;
u2=0.0015;
u3=0.0015;
u4=0.0015;
u5=0.0015;%% 权值阀值初始化
t=1;
w11=a;
w21=-y(1,1);
w22=2*b1/a;
w23=2*b2/a;
w24=2*b3/a;
w25=2*b4/a;
w26=2*b5/a;
w31=1+exp(-a*t);
w32=1+exp(-a*t);
w33=1+exp(-a*t);
w34=1+exp(-a*t);
w35=1+exp(-a*t);
w36=1+exp(-a*t);
theta=(1+exp(-a*t))*(b1*y(1,2)/a+b2*y(1,3)/a+b3*y(1,4)/a+b4*y(1,5)/a+b5*y(1,6)/a-y(1,1));kk=1;%% 循环迭代
for j=1:10
%循环迭代
E(j)=0;
for i=1:30%% 网络输出计算t=i;LB_b=1/(1+exp(-w11*t));   %LB层输出LC_c1=LB_b*w21;           %LC层输出LC_c2=y(i,2)*LB_b*w22;    %LC层输出LC_c3=y(i,3)*LB_b*w23;    %LC层输出LC_c4=y(i,4)*LB_b*w24;    %LC层输出LC_c5=y(i,5)*LB_b*w25;    %LC层输出LC_c6=y(i,6)*LB_b*w26;    %LC层输出 LD_d=w31*LC_c1+w32*LC_c2+w33*LC_c3+w34*LC_c4+w35*LC_c5+w36*LC_c6;    %LD层输出theta=(1+exp(-w11*t))*(w22*y(i,2)/2+w23*y(i,3)/2+w24*y(i,4)/2+w25*y(i,5)/2+w26*y(i,6)/2-y(1,1));   %阀值ym=LD_d-theta;   %网络输出值yc(i)=ym;%% 权值修正error=ym-y(i,1);      %计算误差E(j)=E(j)+abs(error);    %误差求和       error1=error*(1+exp(-w11*t));     %计算误差error2=error*(1+exp(-w11*t));     %计算误差error3=error*(1+exp(-w11*t));error4=error*(1+exp(-w11*t));error5=error*(1+exp(-w11*t));error6=error*(1+exp(-w11*t));error7=(1/(1+exp(-w11*t)))*(1-1/(1+exp(-w11*t)))*(w21*error1+w22*error2+w23*error3+w24*error4+w25*error5+w26*error6);%修改权值w22=w22-u1*error2*LB_b;w23=w23-u2*error3*LB_b;w24=w24-u3*error4*LB_b;w25=w25-u4*error5*LB_b;w26=w26-u5*error6*LB_b;w11=w11+a*t*error7;
end
end  %画误差随进化次数变化趋势
figure(1)
plot(E)
title('训练误差','fontsize',12);
xlabel('进化次数','fontsize',12);
ylabel('误差','fontsize',12);
%print -dtiff -r600 28-3%根据训出的灰色神经网络进行预测
for i=31:36t=i;LB_b=1/(1+exp(-w11*t));   %LB层输出LC_c1=LB_b*w21;           %LC层输出LC_c2=y(i,2)*LB_b*w22;    %LC层输出LC_c3=y(i,3)*LB_b*w23;    %LC层输出LC_c4=y(i,4)*LB_b*w24;    %LC层输出LC_c5=y(i,5)*LB_b*w25;LC_c6=y(i,6)*LB_b*w26;LD_d=w31*LC_c1+w32*LC_c2+w33*LC_c3+w34*LC_c4+w35*LC_c5+w36*LC_c6;    %LD层输出theta=(1+exp(-w11*t))*(w22*y(i,2)/2+w23*y(i,3)/2+w24*y(i,4)/2+w25*y(i,5)/2+w26*y(i,6)/2-y(1,1));   %阀值ym=LD_d-theta;   %网络输出值yc(i)=ym;
end
yc=yc*100000;
y(:,1)=y(:,1)*10000;%计算预测的每月需求量
for j=36:-1:2ys(j)=(yc(j)-yc(j-1))/10;
endfigure(2)
plot(ys(31:36),'-*');
hold on
plot(X(31:36,1)*10000,'r:o');
legend('灰色神经网络','实际订单数')
title('灰色系统预测','fontsize',12)
xlabel('月份','fontsize',12)
ylabel('销量','fontsize',12)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/63110.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

nerdctl:与 Docker 兼容的 containerd CLI

nerdctl 是一个用于容器管理的命令行工具,它旨在提供与 Docker CLI 相似的用户体验,但却是为 containerd 这样的低级容器运行时设计的。containerd 是一个行业标准的容器运行时,被广泛用作 Kubernetes 等容器编排平台的一部分。nerdctl 通过简…

java基础教程第16篇( 正则表达式)

Java 正则表达式 正则表达式定义了字符串的模式。 正则表达式可以用来搜索、编辑或处理文本。 正则表达式并不仅限于某一种语言,但是在每种语言中有细微的差别。 Java 提供了 java.util.regex 包,它包含了 Pattern 和 Matcher 类,用于处理正…

百问FB显示开发图像处理 - 图像调整

2.4 图像调整 2.4.1 图像的缩放 2.4.1.1 图像缩放算法浅析 图像缩放算法有很多种,这里参考网友"lantianyu520"所著的"图像缩放算法"。 原理浅析 ​ 要理解这个图像缩放算法的原理,最重要的是需要理解:对于图像上的每…

部署项目报错

vue2项目部署后 Error: Cannot find module /views/*** 1.起因 登录页、首页等静态页面可以正常进入,后端访问也正常,可以获取到验证码。 但是登录之后会发现首页空白或者进入不到首页 F12查看有报错信息:Error: Cannot find module ‘/v…

怎麼解決路由器IP地址衝突?

路由器IP地址衝突通常發生在網路中有兩個設備嘗試使用相同的IP地址時。這種衝突會導致網路連接問題,因為每個設備需要一個唯一的IP地址才能正常通信。 1. 重啟設備 重啟路由器和設備:有時候簡單的重啟可以解決問題,設備重新獲取一個新的IP地…

c# Grpc取消

net6.0 通过CancellationTokenSource 客户端取消Grpc,服务端判断 IsCancellationRequested 是否取消。 proto: syntax "proto3";// 引用可空类型 import "google/protobuf/wrappers.proto";option csharp_namespace "Grpc.Common"…

opencv复习

目录 1.core 1.图像变换 1.1 affine仿射变换 1.2 透视变换 2.四元数(旋转) 2.1 轴角转四元数 2.2 旋转矩阵转四元数 2.3 欧拉角转旋转矩阵 2.4 四元数转旋转矩阵 2.5 四元数用eigen用的比较多 2. imgproc. Image Processing 2.1 bilateralF…

10-高级主题

第10节 高级主题 在这一节中,我们将探讨一些 Python 中的高级主题,包括装饰器、生成器、上下文管理器、元类以及常用的设计模式。这些高级特性能够帮助你编写更强大、更灵活的代码。 10.1 装饰器 装饰器是一种特殊类型的函数,可以修改其他函数…

蓝桥杯分治

P1226 【模板】快速幂 题目描述 给你三个整数 𝑎,𝑏,𝑝a,b,p,求 𝑎𝑏 mod 𝑝abmodp。 输入格式 输入只有一行三个整数,分别代表 𝑎,𝑏,𝑝a,b,p。…

【webApp之h5端实战】首页评分组件的原生实现

关于评分组件,我们经常在现代前端框架中用到,UI美观效果丰富,使用体验是非常不错的。现在自己动手使用原生js封装下评分组件,可以用在自己的项目中。 组件实现原理 点击的❤左侧包括自己都是高亮的样式,右侧都是灰色的样式,这样就能把组件的状态区分开了。右边再加上辅…

C++小碗菜之二:软件单元测试

“没有测试的代码重构不能称之为重构,它仅仅是垃圾代码的到处移动” ——Corey Haines 目录 前言 什么是单元测试? 单元测试的组成 单元测试的命名 单元测试的独立性 Google Test 单元测试的环境配置与使用 1. Ubuntu下安装 Google Test 2. 编写…

ssm 多数据源 注解版本

application.xml 配置如下 <!-- 使用 DruidDataSource 数据源 --><bean id"primaryDataSource" class"com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method"init" destroy-method"close"></bean> <!-- 使用 数…

【C++】格式化输出详解:掌握 cout 的进阶用法

博客主页&#xff1a; [小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳] 本文专栏: C 文章目录 &#x1f4af;前言&#x1f4af;格式化输出的理论概述&#x1f4af;控制输出宽度和填充字符setw 操作符setfill 操作符 &#x1f4af;控制浮点数的显示格式fixed 与 scientificsetprecision &#x1f4af;…

uC/OSII学习笔记(一)任务的增删改查

使用天玛智控的控制器&#xff0c;基础工程文件已移植ucosii。 正常的任务创建流程为&#xff1a; 1.OSInit()&#xff1b; 2.OSTaskCreate()&#xff1b; 3.OSStart()&#xff1b; 但是天玛对其有做修改&#xff0c;任务创建直接调用OSTaskCreate()函数即可&#xff0c;不用在…

【日常记录-Mybatis】PageHelper导致语句截断

1. 简介 PageHelper是Mybatis-Plus中的一个插件&#xff0c;主要用于实现数据库的分页查询功能。其核心原理是将传入的页码和条数赋值给一个Page对象&#xff0c;并保存到本地线程ThreadLocal中&#xff0c;接下来&#xff0c;PageHelper会进入Mybatis的拦截器环节&#xff0c;…

Linux入门攻坚——40、Linux集群系统入门-lvs(1)

Cluster&#xff0c;集群&#xff0c;为了解决某个特定问题将多台计算机组合起来形成的单个系统。 这个单个集群系统可以扩展&#xff0c;系统扩展的方式&#xff1a;scale up&#xff0c;向上扩展&#xff0c;更换更好的主机&#xff1b;scale out&#xff0c;向外扩展&…

Canal 深入解析:从原理到实践的全面解读

Canal 深入解析&#xff1a;从原理到实践的全面解读 官网&#xff1a;https://github.com/alibaba/canal Canal 是阿里巴巴开源的一款分布式增量数据同步工具&#xff0c;广泛应用于数据同步、实时数据处理和数据库的增量备份等场景。它可以通过监听 MySQL 数据库的 binlog&am…

Java中的数据存储结构解析与应用

一、引言 在Java编程中&#xff0c;数据存储结构是程序设计的基础。合理选择和使用数据结构可以提高程序的性能和可维护性。本文将带您了解Java中的各种数据存储结构&#xff0c;并探讨其优缺点及适用场景。 二、基本数据类型 Java提供了8种基本数据类型&#xff0c;分别是b…

Home Assistant智能家居盒子用了一段时间发现没有存储空间了,怎么清理释放?

环境&#xff1a; Unbuntu 20.04 Home Assistant 2023.8.0 问题描述&#xff1a; Home Assistant智能家居盒子用了一段时间发现没有存储空间了&#xff0c;怎么清理释放&#xff1f; 解决方案&#xff1a; 1.查看HA日志文件&#xff0c;有比较大&#xff0c;直接删了 2.查…

【NoSQL数据库】MongoDB数据库的安装与卸载

目录 一、MongoDB原理 二、MongoDB的安装和卸载 三、注意事项 一、MongoDB原理 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品&#xff0c;是非关…