改进型灰色神经网络在火灾预测中的应用研究

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摘要：为提高火灾事故的预测精度,降低火灾损失,探讨并修正传统GM（1,1）预测模型关于背景值构造的缺陷,将改进后的灰色模型同BP神经网络模型融合,提出改进型灰色神经网络火灾预测模型。依据我国1997—2009年火灾事故统计数据,分别选用改进型GM（1,1）和改进型灰色神经网络模型对1997—2007年火灾发生起数进行拟合仿真,得到2008—2009年火灾起数预测结果。结果表明：该模型在避免GM（1,1）关于背景值构造缺陷的基础上,兼具灰色系统与神经网络的优点,既体现火灾复杂的灰色系统行为,又能自适应调整学习速率,与单一GM（1,1）相比,该模型的预测结果精度更高。http://www.cqvip.com//QK/97423X/201202/41554978.html

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关键词：应用研究 神经网络 改进型 神经网 BP神经网络模型 灰色理论 神经网络 数据挖掘 火灾事故 时间序列