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Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf 四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990 年至2004 年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005 年至2007 年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 关键词：人口总量；灰色系统；BP 人工神经网络；灰色人工神经网

针对煤矿瓦斯数据普遍含有噪声的问题,提出一种基于遗传算法优化的最小二乘支持向量回归机(GA-LSSVR)的数据去噪算法。LSSVR通过求解只含一个等式约束的二次规划问题来求得最优解,从而改进了小波去噪局部最优的缺点。但LSSVR也存在收敛速度慢的缺点,通过遗传算法(GA)优化LSSVR,以提高算法的收敛速度。首先,对某煤矿的瓦斯浓度时间序列进行异常数据和缺失数据的处理,然后用GA-LSSVR建模训练。仿真实验结果表明,与小波去噪方法相比,GA-LSSVR能有效去除噪声,并且能够避免数据失真,把有

基于遗传规划的时间序列建模研究，葛志远，王若琳，时间序列分析是研究经济学和统计学的一种重要方法，但其在应用中面临复杂的模型选择、模型参数估计和模型适用性检验过程，实际上