本研究探讨了遗传优化方法在灰色神经网络模型中的应用，并进行了比较分析。

简介：
针对灰色系统与RBF神经网络的融合应用，算法在局部最优以及收敛性方面常常面临挑战。为了克服这些困难，本文引入遗传算法作为一种辅助优化手段，旨在提升灰色神经网络预测模型的性能。 遗传算法凭借其卓越的全局搜索能力和快速的收敛速度，能够高效地求解GM(1,1)模型中的关键参数λ。随后，将优化后的RBF神经网络与改进的灰色GM(1,1)模型相结合，从而构建出两种不同结构的新型预测模型：一种为基于遗传算法的灰色RBF补偿预测模型（GA-GRBF），另一种为基于遗传算法的灰色嵌入型GRBF模型。通过对某智能监控系统采集的风响应时程数据进行仿真验证，实验结果表明，经过遗传算法优化后的GRBF模型在性能上均优于单独使用GRBF模型。 此外，GA-GRBF模型的建立过程相对简便，且预测精度高、实用价值显著。