《表2 基于不同模型的中国汽车拥有量预测值与实际值对比》

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《Simpson改进的灰色神经网络在汽车保有量中的预测》

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鉴于灰色模型和人工神经网络网络单一使用时都有一定的局限性，采用将灰色模型和人工神经网络通过加权的方式优化组合，通过加权操作简单且能使两种模型优势互补，提高预测精度。结合灰色预测模型与BP神经网络的预测值，计算相应误差的方差，以式（27）求得组合权重系数。其中灰色GM（1，1）预测的权重c11=0.191 95，人工神经网络权重c12=0.808 05。基于Simpson公式的GM（1，1）权重c21=0.206 46，人工神经网络权重c22=0.765 38。求得的组合灰色神经网络模型的预测值及其相对误差见表2。