储层潜在敏感性B—P网络快速预测方法研究

对神经网络算法以及利用神经网络进行敏感性预测中经常出现的问题进行了探讨。着重介绍了合理网络结构的确定方法、学习样本的搜集与处理以及学习算法的改进等,并建立了改进的B－P算法。通过水敏性预测,介绍了神经网络在敏感性预测中的具体应用过程,并对其在实际生产中的应用效果进行了验证。结果表明,利用改进后的神经网络对储层敏感性进行预测的方法,具有预测精度高、自适应好、容错能力强等优点。为了便于使用,编制了功能完备的敏感性预测软件,现场使用效果良好。     

基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用

针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型.以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析.结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性.     

基于进化神经网络的RNA二级结构预测方法

本文提出了一种基于进化神经网络预测RNA二级结构的方法.该方法利用进化算法优化了神经网络结构和权值,改善了传统BP人工神经网络容易陷入局部最优等缺陷.实验结果表明该算法能够获得一个最优结构和权值的神经网络,利用该网络去预测不带伪结的RNA二级结构能获得理想的效果,敏感性和相关系数都有所提升,证明了该改进算法的可行性.     

基于混沌模糊神经网络方法的短期负荷预测

针对模糊神经网络的BP学习算法提出改进,引入全局性较强的混沌搜索算法,提出一种基于混沌搜索学习算法的模糊神经网络模型.将改进的模型应用于短期负荷预测建模,应用我国南方某市电网的实际负荷数据进行实证研究.仿真结果显示改进后的模糊神经网络较改进前在同一样本预测中精确度提高了2.5%,增加算法运行时间仅为3.1 s,说明本文提出的新的负荷预测建模方法具有更好的预测效果.     

粒子群优化-BP神经网络对岩爆的预测

岩爆是典型高地应力区主要地质灾害之一,其预测理论和发生机制的研究目前并不成熟.本文通过选择合适的影响岩爆程度的主要因素,应用BP神经网络对岩爆样本进行训练并利用预测样本进行检验,由于BP神经网络的初始权值和阀值对网络学习效率和预测结果有影响,因此其对检验样本的预测结果往往不够理想.利用粒子群算法(PSO)对BP网络的初始权值和阀值进行优化,将改进后的BP神经网络算法应用于预测,预测的结果优于BP神经网络.表明利用PSO-BP神经网络算法对实际工程中的岩爆进行预测是可行的.     

基于EHO优化的COBDP预神测经模网型络污水处理出水COD预测模型

为了改善在污水处理环节中对有关化学需氧量预测效果的问题,提出了一种经象群算法优化的 BP 神经网络预测模型。 首先通过将象群算法中的分离操作与改进权重的粒子群算法相结合,有效去除了种 群中适应度较差的个体,进一步提高算法寻找最优值的能力;首次利用改进后的象群算法优化 BP 神经网络 对预测数据进行更好的逼近,提高预测模型的预测准确度;最后,通过仿真结果清晰表明:改善后的 BP 神经 网络相对于传统 BP 神经网络以及一般的小波神经网络有着更高的预测精度。 改进后的象群算法结合 BP 神经网络所建立的预测模型在一定程度上可以对污水处理中的出水化学需氧量进行比较准确的预测,能满 足预测出水化学需氧量的一般要求,具有一定的研究价值。     

基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型

为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数,并将其结果作为灰色神经网络的输入,建立了基于改进布谷鸟优化的灰色神经网络预测模型,在此基础上,采用该方法对煤与瓦斯突出进行预测.仿真实验表明,该模型的预测精度要优于标准灰色神经网络和基于粒子群算法的灰色神经网络等方法.     

基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型

为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络 的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数, 并将其结果作为灰色神经网络的输入,建立了基于改进布谷鸟优化的灰色神经网络预测模型,在此基础上,采用该 方法对煤与瓦斯突出进行预测.仿真实验表明,该模型的预测精度要优于标准灰色神经网络和基于粒子群算法的 灰色神经网络等方法.     

基于改进模糊神经网络的电力系统短期负荷预测

提出了基于改进聚类算法的模糊神经网络的短期负荷预测方法。首先,利用改进聚类算法确定模糊神经网络的结构,然后利用混合学习算法训练该网络的前件和结论参数,最后向训练好的模糊神经网络输入相关的影响因素数据进行预测。预测结果显示,改进的模糊神经网络可以获得较高的预测精度,所以有更好的使用价值。     

基于电信行业小波神经网络模型的应用

为对未来电信业务总量和各类用户数进行有效预测, 利用分析历年电信业务总量和各类用户数, 建立小波神经网络预测模型, 以提高预测精度。在神经网络预测模型建立中, 神经网络中的转移函数使用小波函数替代, 从而得到小波基神经网络系统; 通过对自适应学习速度和参数初始值选取的改进, 获得高几率初始参数并加快算法收敛速度。     

人工神经网络水质预测模型研究

水质预测物理模型在水环境保护中起着十分重要的作用,然而由于模型的参数识别问题,使其应用受到很大局限.对人工神经网络(A rtific ia l N eura l N etw ork,简称ANN)水质预测建模作了初步研究.用试错法,以训练时间和测试误差两项指标为依据,对比分析三层、四层网络结构,认为ANN模型适应于水质预测建模,并提出了适合的模型结构、学习速率、传递函数.     

基于人工神经网络的非线性系统辨识

人工神经网络是-个非线性动力学系统,具有自适应、自组织、自学习等功能。本文利用人工神经网络具有表达任意非线性映射的能力,对非线性系统进行系统辨识。仿真结果表明,该方法是可行的,计算精度高。     

大坝基础渗流量预测的交替学习人工神经网络方法研究

人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理，具有高度非线性、自适应、自学习等一系列优点，广泛应用于物理量的预测预报中。为此提出并建立了基于交替学习迭代算法的人工神经网络模型，结合清江隔河岩水电站的实际，研究了这种模型在大坝基础渗流量预测中的应用，其预报精度较高，可望推广应用到大坝安全监控中去。     

神经网络在往复泵活塞磨损故障诊断中的应用

对用人工神经网络识别往复泵活塞磨损故障进行了研究。以在往复泵缸套压盖上采集的振动信号的振动功率谱为主要征兆，建立了基于人工神经网络的往复泵活塞磨损故障诊断系统。计算机模拟识别表明，运用该系统可较为准确地判别出活塞的磨损（破损）故障。     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

人工神经网络在图像测速技术中的应用

为了准确、快速地进行图像测速,介绍了一种前向三层自组织竞争人工神经网络,并将其应用于图像测速技术的粒子轨迹测速中。人工神经网络在图像测速技术中的应用才刚刚起步,该方法利用神经网络智能与快速的特点完成粒子的匹配,从而获得流场的速度。与以往的算法相比,神经网络方法具有检测准确和速度快的优点,但对图像质量要求较高。在恒定流流动表面流速的测量和Ｏｓｓｅｎ涡的模拟中分别使用了神经网络方法,获得了良好的测量结果,并证明了该方法在图像测速技术中的应用潜力。     

神经网络TSP问题仿真分析

描述了Hopfield神经网络和自组织特征映射神经网络解决TSP问题时的求解过程和仿真算法.通过对两种算法的仿真比较,得出以下结论:对于较大规模的TSP问题,SOFM模型的寻优结果要优于HNN模型寻优结果;HNN对网络模型参数和初始条件具有很强的依赖性且调整参数组合非常困难,而SOFM的参数设置和调整相对要简单得多;SOFM算法对待解决问题的拓扑分布不敏感,而HNN算法的收敛性对待求解问题的自身分布有很强的依赖性;当待求解问题的数目增大时,SOFM算法的运算时间增加缓慢,而HNN算法的运算时间增加较快.因此,在解决TSP问题时,自组织特征映射神经网络比Hopfield神经网络的效率高,随着问题规模的增大,其优势更为明显.     

遵义市海龙坝地下水动态研究

随着工农业对水需求量的巨增,开采地下水无疑是一很好解决方案。地下水资源量受多项因素影响,是一动态随机过程。根据其时间序列,建立线性神经网络模型,并将其用于地下水流量的动态预测。结果表明,预测精度较高,该方法可用于地下水的动态预测。     

基于BP网络模型的青弋江水质预测研究

以水质因子CODCr为例,构建并训练BP神经网络预测模型,分别从空间和时间上对青弋江芜湖市区段水质进行预测,并用实际监测值检验预测精度.预测结果说明BP网络模型在青弋江水质的预测方面是一种简单有效的方法.     

基于BP神经网络的玻璃瓶裂纹检测模型

阐述了BP神经网络的基本原理，介绍了一种直接估算最佳隐含层节点数的方法。针对普通的玻璃瓶裂纹检测算法存在的问题，提出了一种基于BP神经网络的玻璃瓶裂纹检测模型。实验表明，该模型的检测效果与普通算法相比有了明显的提高。