基于遗传BP神经网络的三七价格预测

为提高三七药材价格的短期预测准确性,利用遗传算法的全局搜索能力对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立了基于BP神经网络的三七药材价格预测模型.采用连续K月三七价格的滚动预测方式,对下一个月进行预测.通过三七价格时间序列自回归分析确定K值为2,以连续2个月的三七价格作为BP的输入变量,预测其后一个月的三七价格,并对三七价格的BP神经网络模型和传统时间序列预测模型ARIMA进行分析比较.实验结果表明:遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度,且比ARIMA模型对价格骤变情况更敏感.     

基于向量夹角余弦的IOWGA算子组合预测模型

文章将向量夹角余弦和IOWGA算子相结合,提出一种基于向量夹角余弦的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测的概念;通过对税收收入进行组合预测说明了该组合预测方法是有效的和合理的,且该模型存在优性组合预测。     

基于Theil不等系数的IOWGA算子组合预测模型

将Theil不等系数和IOWGA算子相结合,提出一种基于Theil不等系数的IOWGA算子最优组合预测模型,并定义了优性组合预测和非劣性组合预测的概念,最后通过对税收收入进行组合预测说明该组合预测方法的有效性和合理性,且该模型存在优性组合预测.     

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ARIMA、BP神经网络与GM的组合模型

为了提高预测模型的精度,给出了一种新的组合预测模型.利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络及GM灰色预测模型进行单一模型的拟合与预测,通过赋予适当权系数结合三种方法得到了新的组合预测模型.山西省人均GDP预测实例应用结果表明:组合预测模型很好地描述了山西省人均GDP的非线性发展,比单一预测方法具有更高的预测精度.组合模型发挥了这三种模型各自的优势,可以作为人均GDP预测的有效方法,该模型在时间序列的预测中是有效的.     

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.     

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.     

基于奇异谱分解的猪肉价格组合预测

通过奇异谱分析方法分解猪肉价格,采用ARIMA模型、SVM模型和BP神经网络模型对分解后的猪肉价格进行组合预测;同时选择ARIMA,SVM和BP神经网络作为基准模型,把组合模型预测的结果与所选的基准模型预测结果进行对比,得到了组合模型预测结果总体上优于基准模型预测结果的结论。通过DM检验,进一步验证了结果的可靠性。预测结果表明,SSA组合模型的预测能力平均比ARIMA、SVM和BP神经网络3种基准模型的预测能力分别高出7.97%、72.79%、67.64%     

基于遗传优化的BP神经网络水泥强度预测

为了提高BP神经网络预测模型对水泥强度值的预测精度,通过结合BP神经网络与遗传算法各自的优势,提出一种采用遗传算法优化的BP神经网络的水泥强度预测算法.利用遗传算法具有的全局优化搜索能力优化BP神经网络的各层节点连接权值与阈值,训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将训练以外的样本数据用于模型的有效性验证.仿真结果表明,该算法对水泥强度值预测具有较高的预测精度,同时可缩短网络收敛时间.     

基于ARIMA与神经网络的备件需求组合预测方法

针对备件需求量波动大预测精度不高的问题,提出一种基于差分自回归移动平均(ARIMA)、BP神经网络、串联的卷积与长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)组合模型的备件需求预测方法。该方法能够充分发挥ARIMA模型出色的线性拟合能力和神经网络突出的非线性拟合能力,克服了单一方法的局限性,并通过实例分析,验证了该组合预测模型的预测精确度高于单一预测模型。     

基于BP人工神经网络的大气颗粒物PM10质量浓度预测

根据2008年长沙市火车站监测点全年大气PM10及气象参数的小时平均数据,建立BP人工神经网络预测模型,预测PM10小时平均浓度。为证明人工神经网络模型用于预测PM10质量浓度的准确性,研究中考虑2种预测模型:多元线性回归模型与人工神经网络模型。研究结果表明:与传统的多元线性回归模型相比,人工神经网络模型能够捕捉污染物浓度与气象因素间的非线性影响规律,能更好地预测PM10质量浓度,拟合优度R2有较大提高;所选取气象参数及污染源强变量能较准确地描述大气PM10质量浓度的实时变化,用于PM10质量浓度的预测准确度较高,整体R2可达0.62;人工神经网络预测模型不仅适用于一般污染浓度情况,对于高污染时期PM10质量浓度的预测也较为准确。     

PCA-BP模型下皖北城市群PM2.5浓度分析

为探究皖北城市群大气污染物在不同地域、不同时间下的分布规律以及影响空气中PM2.5浓度的相关变量,结合2018-2021年安徽省生态环境厅统计数据及相关地域资料,采用主成分分析(PCA)法按时间段长短及季节性变化分别选取月度数据与年度数据对空气质量的影响因子做相关性分析,对比分析不同季节下空气污染物PM2.5、PM10的浓度及其它空气污染物的变化,构建基于PCA算法的反向传播神经网络 (BP),建立PCA-BP模型并采用交叉-验证法提高模型精度,对大气中的污染物PM2.5浓度做短期预测。实验结果表明:PM2.5浓度的主要影响因子为PM10、CO、NO2、SO2;皖北地区PM2.5含量整体在冬季偏高;预测模型的精度在夏季与秋季较高,冬季较低,四季的预测精度R2分别达到0.924、0.958、0.935、0.794。     

基于量子免疫遗传算法的煤与瓦斯突出神经网络预测

为了用BP神经网络更准确地预测煤与瓦斯突出危险性,将免疫算法中基于繁殖概率的抗体多样性保持机制引入量子遗传算法(QGA),提出量子免疫遗传算法(QIGA)优化神经网络模型QIGA-BP。模型采用QIGA分别对神经网络的隐含层和连接权值进行全局寻优,以此提高BP网络的搜索效率和泛化能力。以平均影响值分析法筛选的煤与瓦斯突出显著变量作为BP网络的最佳输入参数,分别用QIGA-BP,QGA-BP,免疫遗传优化BP模型和传统BP模型对突出煤层工作面的实例数据进行预测。结果表明,QIGA在BP网络优化过程中具有更好的优化性能,用QIGA-BP模型预测工作面突出危险性具有更好的预测能力和更高的预测准确率。     

基于消光系数的机场PM2.5质量浓度神经网络预测模型

分析了气溶胶粒径吸湿增长因子、风速和NO_2与消光系数和PM_(2.5)质量浓度之间的相关性及影响规律。提出了一种基于消光系数的机场PM_(2.5)质量浓度神经网络预测模型。首先,建立消光系数与PM_(2.5)质量浓度之间的定量关系,并分析相对湿度对其影响。然后,分析风速和NO_2对消光系数和PM_(2.5)质量浓度的影响。最后,将四项参数与PM_(2.5)质量浓度之间的复杂关系通过模糊神经网络进行学习和表达,实现PM_(2.5)质量浓度的预测。使用实测PM_(2.5)质量浓度数据对预测模型进行了对比验证。结果表明,该预测模型的预测精度较高,能较为客观的反映机场PM_(2.5)质量浓度的变化情况,这对研究颗粒物质量浓度对机场能见度的影响规律以及机场周边污染治理决策提供数据支持具有重要的意义。     

基于主成分分析-BP神经网络的风电备件需求预测

风电机组具有结构复杂,运维困难,且长期处于恶劣的工作环境的特点。风电备件的需求预测有助于为风电场配备最合适的备件数,以确保风电场的平稳、高效运行。本文以某企业近五年的齿轮需求数据为例,应用主成分分析(PCA)降低几个影响因素的维度,得到复合变量,然后应用BP神经网络算法,构建预测模型;比较ARIMA模型、BP神经网络预测和PCA-BP神经网络预测的结果。表明：主成分分析法(PCA)能显著降低神经网络预测误差,预测的精度为93.94%,高于BP神经网络预测的88.39%和ARIMA模型的85.31%,所以PCA-BP神经网络模型的预测精度准确且有可靠结果,能够适用风机备件的需求预测。     

基于MIV-BP神经网络的公交场站污染物暴露水平测评

为了研究城市居民在公交场站污染物暴露水平下的影响程度, 分析交通、公交场站、气象条件及周边环境对污染物浓度的影响, 本文通过测量早晚高峰以及平峰期间的PM2.5浓度、CO浓度、风速、温度、车流量等10个因素, 采用平均影响值（MIV）与BP（back propagation）神经网络相结合的方法, 确定公交场站污染物暴露水平的主要影响因素, 并在此基础上建立MIV-BP神经网络测评模型。评估结果表明：公交场站PM2.5的暴露浓度与公交停靠站类型、车流量、小车流量、大车流量、风速、湿度、降雨量有关;CO的暴露浓度与瞬时停靠车辆数、公交停靠站类型、湿度、风速、温度、车流量有关;改进后的MIV-BP神经网络模型较BP神经网络具有更高的预测精度和准确度, 可有效对公交场站污染物暴露水平进行测评。     

基于改进灰色关联分析的BA-BP短期负荷预测

针对短期电力负荷随机性强、预测精度低等问题,提出了基于模糊灰色聚类与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测模型。采用模糊聚类方法选择相似日粗集,然后用改进的灰色关联分析法选取相似日;为了克服传统BP算法易陷入局部极值和收敛速度慢等问题,利用相似日集中的样本训练蝙蝠优化的BP神经网络预测模型。以某地区的历史数据为实际算例,将文中所提算法与普通的BP神经网络、传统灰色关联与蝙蝠优化的BP神经网络预测结果相比,结果表明所提方法有很高预测精度和稳定性,在实际中有一定应用价值。     

基于遗传算法优化神经网络的拼焊板压边力预测

通过数值模拟与神经网络技术对拼焊板盒形件拉深成形过程中的压边力预测问题进行研究.运用数值模拟分析压边力加载形式对拼焊板盒形件成形性能的影响,找到一种较优的变压边力加载方式.建立适用于拼焊板盒形件拉深成形压边力预测的BP神经网络模型.采用遗传算法对神经网络模型进行优化,在基因选择过程中加入精英保留策略,最终通过基于遗传算法优化的神经网络模型获取了理想的压边力曲线,用以预测随拉深行程变化的压边力数值,为实现智能化冲压奠定了技术基础.     

基于GA-BP的经济指标滚动递推预测模型

为了克服传统BP神经网络在经济预测中的不足,引入遗传算法对BP神经网络的权值进行训练,在此基础上建立互推递进遗传神经网络的预测模型,经实例测试表明该模型是可行的．     

基于遗传神经网络的数字化渐进成形回弹预测

针对传统BP神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,采用遗传算法(GA)对BP神经网络(初始权值、阈值)进行了优化,将人工智能技术和激光扫描测量技术有机结合,建立了金属板材数字化渐进成形回弹预测的遗传神经网络模型,对计算结果与BP神经网络预测结果进行比较,表明遗传神经网络预测值与实测值之间具有很高的相关性和精确度,该模型可用于预测渐进成形工艺参数与回弹量之间的映射关系,为金属板材数字化渐进成形回弹量的预测开辟了一条新的途径.