[发明专利]基于博弈理论的灰色神经网络预测方法在审
| 申请号： | 201910306597.5 | 申请日： | 2019-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN109993271A | 公开（公告）日： | 2019-07-09 |
| 发明（设计）人： | 阎燕;潘威旭 | 申请（专利权）人： | 浙江锐文科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 阎忠华 |
| 地址： | 324000 浙江省衢州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于博弈理论的灰色神经网络预测方法，包括如下步骤：(1‑1)用粒子群算法代替梯度修正法，对灰色神经网路参数进行修正；(1‑2)用多阶段动态预测博弈模型对灰色神经网络预测结果进行修正；(1‑3)求解多阶段动态预测博弈的混合策略完美贝叶斯均衡。本发明具有将使灰色预测模型与神经网络预测互为取长补短，优势互补，两者组合起来进行预测可提高预测精度，也增加了预测结果的可靠性和稳定性的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 灰色神经网络 预测 博弈理论 动态预测 预测结果 多阶段 灰色预测模型 神经网络预测 修正 粒子群算法 博弈 博弈模型 混合策略 神经网路 梯度修正 贝叶斯 求解 均衡 | ||
【主权项】：
1.一种基于博弈理论的灰色神经网络预测方法，其特征是，包括如下步骤：(1‑1)用粒子群算法与灰色神经网络算法相融合，利用灰色神经网络的输出的均方差作为粒子适应度，实现参数的优化；(1‑2)用多阶段动态预测博弈模型对灰色神经网络预测结果的输出值的误差进行修正；(1‑3)通过多阶段动态预测博弈的混合策略完美贝叶斯均衡值，使得修正值更加接近实际值。
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