LSTM网络在地铁隧道沉降预测中的应用研究

为提高地铁隧道沉降预测的精度,研究长短记忆网络(LSTM网络)在地铁隧道沉降预测中的作用。分别利用反向神经网络(BP神经网络)和LSTM网络建立模型,结合2组地铁隧道实测数据,对模型的预测精度进行了比较和分析,试验结果表明LSTM网络优于BP神经网络并有较高的预测精度,与BP神经网络模型相比LSTM网络模型预测误差降低幅度可达35%,相对误差降低幅度可达42%,均方根误差值降低幅度为55%,预测的结果更接近实际测量结果。研究表明将深度学习的方法之一LSTM网络引入到地铁隧道沉降监测中,提高了预测精度。     

灰色BP神经网络组合模型在大坝沉降监测中的应用

大坝沉降是一个非线性的过程。为了能准确预测大坝沉降,将GM(1,1)模型和BP神经网络模型结合,以某大坝沉降量为实例,研究灰色BP神经网络在大坝沉降监测中的应用。通过GM(1,1)获得一组拟合数据,将拟合数据和原始值作差得到拟合值的误差序列,再利用BP神经网络模型对拟合数据和拟合数据的误差序列进行训练,最后再以拟合数据作为输入值,利用训练完成的BP神经网络得到误差序列,进而得到预测值。经过实验分析,得出组合模型的预测精度高于单一模型的预测精度。     

基于小波分析的径向基神经网络年径流预测

对年径流的预测采用基于小波分析的径向基神经网络模型,从时频分析角度出发,把水文年径流序列分解成不同的频率成分,用径向基神经网络对小波分解的周期和趋势频率成分分别进行预测,然后通过小波重构得到水文时间序列,从而可以对未来的径流变化情况进行描述.     

改进型灰色神经网络模型在水质预测中的应用

介绍了三类改进的灰色模型和BP神经网络。将三类改进的灰色模型与神经网络进行组合,得到改进型灰色神经网络组合模型,将一维序列通过三个改进的灰色模型得到三组值作为神经网络的输入,原始序列作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构。将组合模型应用到嘉陵江磁器口断面总磷浓度的预测中,结果表明:(1)用该组合模型进行预测,相对误差均在5%以下,预测精度较高,取得了较理想的预测效果;(2)WPGM(1,1)、pGM(1,1)、CGM(1,1)、组合模型预测的平均相对误差分别为5.05%、34.01%、33.65%、3.02%,与单一灰色预测方法和灰色神经网络模型相比,组合模型的适应能力和预测推广能力更好,预测精度更高。     

BP神经网络与ARMA-GARCH模型在股票预测中的对比分析

考虑到股票价格瞬息万变,波动性强,用BP神经网络与ARMA-GARCH模型对上汽集团收盘价预测.对BP神经网络与ARMA-GARCH模型的股票预测结果进行对比分析,结果表明,在预测未来20d收盘价时,BP神经网络平均绝对误差比ARMA-GARCH模型低31.4%;在预测未来6 d收盘价时,ARMA-GARCH模型平均绝对误差比BP神经网络低7.4%.说明BP神经网络在长期预测中更为精准,而ARMA-GARCH模型在短期预测中具有微弱优势.     

基于GA-BP神经网络模型的大坝裂缝预测

常规的BP神经网络由于初始权值和阈值问题,在对大坝裂缝开度进行预测时精度普遍不高。为此,本文首先引入遗传算法(GA)对BP神经网络进行优化,构建了GA-BP神经网络预测模型,然后分析实测资料,发现库水位、温度显著影响裂缝开度,最后将这两个因素作为网络的输入变量,利用预测模型对某重力拱坝X15段裂缝开度进行短期预测。比对两种方法的预测结果可得,通过遗传算法优化BP神经网络的预测精度明显高于传统BP神经网络,本研究可为大坝的安全运行管理提供一种技术方法。     

基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究

本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.     

基于粒子群算法优化BP神经网络的CO_2通量预测

针对现有准确地预测CO_2通量方法的不足,提出了一种以粒子群算法和反向传播(BP)神经网络相结合的预测模型。为了防止粒子种群的快速趋同效应,引入了自适应变异算子。通过对陷入局部最优的粒子进行变异操作,提高了算法的寻优性能。利用粒子群算法得到BP神经网络的初始权值和阈值,对优化后的BP神经网络和普通的BP神经网络分别创建CO_2通量预测模型。实验结果表明,基于粒子群改进BP神经网络模型能较好表达CO_2通量与主要因素之间的非线性关系,相对于一般BP神经网络具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于EMD优化NAR动态神经网络的地铁客流量短时预测模型

为了能够更加准确地实现地铁客流预测，提出了一种基于经验模态分解算法（empirical mode decomposition，EMD）优化非线性自回归（nonlinear auto regressive，NAR）动态神经网络的地铁客流量短时预测模型.分析地铁客流量数据后发现日客流量具有一定的变化规律，为此使用了基于时间序列的NAR动态神经网络，该网络具有优秀的非线性动态拟合能力和反馈记忆的功能.结合EMD经验模态分解算法优化NAR动态神经网络预测模型，以此来减少预测误差，提高预测精度.结果显示，EMD-NAR神经网络组合预测模型适用于地铁客流的短时预测，预测精度可达93%，具有较好的应用价值.     

优化的BP神经网络在预测电动汽车SOC上的应用

为了提高BP神经网络预测模型对电动汽车电池SOC值预测的准确性,采用遗传算法GA和粒子群算法PSO两种优化算法分别对BP神经网络进行优化,即优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。将该方法应用到预测电动汽车电池的SOC值中并与实际测量的SOC值进行验证比较。仿真实验表明,经过粒子群算法优化后的BP神经网络预测电动汽车SOC值的误差在1.0%~4.4%之间,明显优于采用遗传算法优化的误差范围1.6%~10%和传统的BP神经网络误差范围2.0%~72%。     

软土地区地铁隧道常见病害及防治

地铁隧道结构的安全性与地铁的正常运营密切相关,而地铁隧道结构安全的影响因素很多。本文以南京地铁一号线西延线和地铁二号线为依托,通过对地铁隧道沉降和结构病害的调查分析,指出地铁隧道的结构病害与沉降的关联性,并提出隧道结构变形和病害的整治措施。     

样本量变化对上证指数预测精度的影响——基于MATLAB的BP神经网络模型的预测分析

选取具有不同变化特征的两个时段的上证指数每日收盘价为研究对象,使用基于MATLAB的BP神经网络模型,分别预测最后10个交易日的每日收盘指数,并对预测精度进行对比。结果表明,在同一个BP神经网络中,增加输入样本个数确实有助于提高短期预测的精度,但样本区间的选择是关键,时段内的样本应具有大体相同的变化趋势。当样本量变化时,调整网络模型结构也有助于提高短期预测的精度。对于深受政策影响的中国股市而言,将人工神经网络用于股市的短期预测更有意义。     

基于MEA-BP神经网络的PM_(2.5)质量浓度预测模型

为了解决PM_(2.5)质量浓度预测精度不足的问题,提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络的PM_(2.5)质量浓度预测模型。该模型利用MEA所拥有的趋同和异化操作对BP神经网络的初始阈值和权值进行优化。以南京市每小时监测的PM_(2.5)和其他空气污染物的质量浓度数据为例,利用MEA-BP模型进行预测,并与未经过优化的模型进行对比。实验结果表明,优化后的模型能够有效避免BP神经网络易陷入局部最优解的问题,提高了预测的精度,为PM_(2.5)质量浓度的预测提供了一种新的参考方法。     

BP神经网络在砂体连通性评价中的应用

为了更好地预测河道砂体间的复杂连通情况,根据萨尔图油田中区西部葡I油层组的密集井网资料,考虑将影响砂体连通性的主要因素(物性参数、砂体规模参数、隔层特征参数等)与连通级别建立一个非线性映射模型,通过反馈误差学习方法对砂体连通性进行定量分析。通过对PI2、PI3河流相储层结构即单砂体接触模式及展布特征的分析,选取影响连通性的合适参数和代表性学习样本,利用BP神经网络判别模型进行反复学习和预测。通过比较预测输出与期望输出的误差情况可知,基于BP神经网络的砂体连通性定量判别具有较好的应用效果,并且可以考虑延伸应用于对整个区块的连通性预测当中去。     

基于BP神经网络的干热风灾害预测

干热风是我国新疆,西北等地农业气象灾害之一,其形成因素呈现复杂的非线性关系.利用传统方法很难建立起一个精确完善的预测模型.人工神经网络具有强大的非线性映射能力,尤其是BP神经网络在预测领域中被广泛应用.本文利用BP神经网络对干热风灾害进行了预测.结果表明,基于BP神经网络的干热风预测模型误差小,能达到满意的效果.     

基于遗传算法的BP神经网络对农业产业的分析预测

农业产业总值的准确预测对农业产业的优化和改善具有重要的意义.以遗传算法优化的BP神经网络建立农业产业总值的预测模型,该模型结合遗传算法和BP神经网络两者的优点,既有神经网络强大的学习能力,又具有遗传算法的全局搜索能力.采用该算法对农业产业总值进行预测,并与实际值进行对比分析.结果表明,该算法收敛速度快,预测精度高,具有较高的可靠性和适用性.     

基于神经网络股票预测的研究

利用股票市场的理论和神经网络的BP算法来预测股票价格.先对股票进行基本面的分析,再对股票进行技术面的分析.运用技术分析的技术指标和神经网络优势,对股票进行大数据量的训练,使得模型可靠,再对股票进行测试.从实验的效果来看,取得令人满意的效果.     

年径流预测的小波系数加权和模型

利用连续小波变换和小波方差分析年径流的周期特征,已被众多学者认可并应用于年径流的分析中。但这种方法只是一种定性预测,并不能作出比较明确的定量预测.本文在原有定性分析方法的基础上,提出基于年径流时间序列主周期小波系数加权求和预测周期成分的年径流预测模型.该方法更为有效地利用了小波分析的多分辨率特征,并可减小趋势成分的预测误差.经对千河流域年径流建模并检验,结果表明,文中所提出的预测方法可得到较为理想的预测结果,并可用于年径流时间序列预测.     

基于BP神经网络的土地开发整理区 土壤有机质含量遥感定量反演

利用BP神经网络和主成分分析法,结合SPOT-5遥感数据对土地开发整理区土壤有机质含量进行定量反演.试验采集了29个土壤样品并进行野外光谱测量,29个土样分为20个预测集和9个验证集,通过主成分分析对光谱信息进行变量转换,建立土壤有机质的BP神经网络预测模型,预测精度高达0.95.与土地开发整理前相比,土地开发整理后土壤有机质含量明显增加,土壤肥力提高而且分布均匀,土地平整效果显著,该方法对土地开发整理土壤质量验收工作具有重要的理论意义和实用价值.     

一种基于BC RBFNN的高填路堤地基沉降预测模型

针对高填路堤地基沉降难以预测这一技术难题,对其影响地基沉降的主要因素进行了分析,根据各因素之间存在的高度非线性, 结合BCRBFNN（基于聚类分析径向基函数神经网络）非线性拟合的特点, 提出一种基于BCRBNN模型对高填方地基沉降进行预测.运用施工期路基沉降实测资料,对神经网络模型进行学习、训练和仿真, 得出仿真值与实测值非常相似, 从而得出基于BCRBFNN模型在高填路堤地基沉降预测中具有很好的实用效率.