基于GRA和PCA的BP神经网络应用研究

作者：王海燕,刘鲁,刘玲

摘要：运用BP神经网络方法对复杂系统建模的过程中，经常遇到指标多、历史数据不足而降低网络泛化能力的情况。为了提高神经网络的泛化能力，本文从简化网络规模的角度出发，运用灰色关联分析法和主成分分析法对原始数据集做降维预处理，达到减少神经网络输入节点个数的目的。将由此建立的预测模型应用于我国粮食产量的预测，与一般的BP神经网络模型和基于主成分的BP神经网络模型相比，该预测模型明显简化了网络结构，提高了预测效率，同时较大地提高了预测精度。

发文机构：北京航空航天大学经济管理学院 河南财经学院工商管理学院

关键词：灰色关联分析主成分分析人工神经网络预测模型粮食产量

分类号： TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程][自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]