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基于灰关联的GOM^((p,q))(1,2)-BP神经网络模型及AQI预测 被引量：2
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作者 邹旺 刘军 柳福祥 《数学的实践与认识》 2023年第4期151-161,共11页
基于分数阶反向累加生成构建一种新的GM(1,2)模型,为使所构建模型能更好贴近和反映两个累加生成序列指标之间的真实关联关系,提出了基于不同序列采用不同累加阶数的GOM^((p,q))(1,2)模型.首先通过灰关联模型识别并筛选与特征序列关联度... 基于分数阶反向累加生成构建一种新的GM(1,2)模型,为使所构建模型能更好贴近和反映两个累加生成序列指标之间的真实关联关系,提出了基于不同序列采用不同累加阶数的GOM^((p,q))(1,2)模型.首先通过灰关联模型识别并筛选与特征序列关联度最大的相关因素序列,然后建立不同累加阶数的灰色模型,通过带压缩因子的粒子群优化算法求解模型最优阶数p和q,最后运用BP神经网络修正GOM^((p,q))(1,2)的模型值,构建GOM^((p,q))(1,2)-BP神经网络组合模型.模型应用于武汉市空气质量指数的预测,结果表明与单一模型相比,组合模型具有更好的性能和建模精度. 展开更多
关键词 空气质量指数 灰关联模型 GOM^((p q))(1 2)模型 Bp神经网络 粒子群算法
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