La red neuronal de retropropagación (BPNN, por sus siglas en inglés) es ampliamente utilizada debido a su buena generalización y robustez, pero el modelo tiene el defecto de que no puede optimizar automáticamente las variables de entrada. En respuesta a este problema, este estudio utiliza el método de análisis de relaciones de gris para clasificar la importancia de las variables de entrada, obtiene las variables clave y la mejor estructura del modelo BPNN a través de múltiples entrenamientos y aprendizaje para los modelos BPNN, y propone un algoritmo de selección de optimización de variables que combina el análisis de relaciones de gris y la red neuronal de retropropagación. Los valores predichos del modelo GM (1, 1) metabólico para las variables clave se utilizaron como entrada al mejor modelo BPNN para modelado de predicción, y se propuso un modelo de predicción de red neuronal BP gris (GR-BPNN). La red neuronal de memoria a corto y largo plazo (LSTM), la red neuronal convolucional (CNN), la red neuronal de retropropagación tradicional (BP), el modelo GM (1
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