| 基于灰关联分析的GA-BP神经网络在汽车油耗估算中的应用 |
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| 引用本文： | 程晓娟,韩庆兰,全春光. 基于灰关联分析的GA-BP神经网络在汽车油耗估算中的应用[J]. 数学的实践与认识, 2016, 0(8): 43-51 |
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| 作者姓名： | 程晓娟 韩庆兰 全春光 |
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| 作者单位： | 1. 湖南商学院会计学院,湖南长沙,410205;2. 中南大学商学院,湖南长沙,410083;3. 长沙学院经济管理系,湖南长沙,410022 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(71172101)，湖南省教育厅重点资助项目(14A017)，湖南省社科基金(湘哲社领[2011]12)，长沙市科技计划项目(k1407037-41) |
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| 摘 要： | ![]()
从设计参数特征入手分析影响汽车油耗的因素,利用灰关联分析方法,解析了各设计参数对汽车油耗的影响程度,选择其中灰关联度较大的设计参数作为输入数据,综合工况油耗作为输出数据,构建6-5-1层结构的BP神经网络预测模型,并利用遗传算法获得优化后的BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络得到最优值,最后以国内市场340款汽车作为研究样本,进行有效性验证.研究结果表明,模型利用灰关联分析获得影响汽车油耗的主要因素,简化了网络结构;与优化前的BP神经网络相比,具有更高的预测精度和可靠性.
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| 关 键 词： | 灰关联分析 BP神经网络 遗传算法 汽车油耗 预测 |
Vehicle Fuel Consumption Forecast Models of Optimized Bp Neural Network Based on Grey Relation and Genetic Algorithm |
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| Abstract: | ![]()
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| Keywords: | Grey relation analysis BP neural network genetic algorithm vehicle's fuel consumption forecast |
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