研究论文 基于灰色 神经网络的核动力设备运行趋势预测.pdf

根据核电设备运行参数的历史数据,利用灰色系统GM(1,1)预测模型建立动态微分方程,并预测其发展趋势。如果原始数据序列呈线性变化且还原值序列的相对误差平方和较大,则用BP神经网络对GM(1,1)的预测结果进行修正,以提高预测精度。文中以二回路辐射剂量率的预测为例,对该方法进行了仿真实验验证。验证结果表明,用BP神经网络对GM(1,1)的预测结果进行修正相比较GM(1,1)预测模型,预测精度得到了显著提高。