基于主成分分析与BP神经网络的冲击地压预测

冲击地压的发生会对矿山造成巨大的经济损失,预测预报是防治冲击地压的重要组成部分。文章将主成分分析方法与反向传播人工神经网络(即BP神经网络)方法相结合,用于对冲击地压的预测。首先,利用主成分分析法对冲击地压的影响因素进行分析,降低数据的维数。然后,将所得的数据作为BP神经网络的输入数据进行训练,用训练好的神经网络对冲击地压进行预测。预测结果与实际结果的对比表明,利用主成分分析—BP神经网络方法对冲击地压预测是可行的。     

基于主成分分析的BP神经网络在电力系统负荷预测中的应用

BP神经网络应用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,BP神经网络的预测精度会下降。针对这一问题,本文提出一种改进新方法,具体是利用主成分分析（PCA）方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络的结构,从而有效解决了BP网络预测精度下降的问题,最后通过实际的算例验证了该方法的有效性。     

BP神经网络主成分分析在试飞数据预测中的应用

本文采用主成分分析与BP神经网络相结合的方法对试飞数据进行了预测,同时还对BP神经网络主成分分析法与全要素BP神经网络分析法进行了比较．结果表明BP神经网络主成分分析法具有精度更高、收敛速度更快等特点。     

基于主成分分析的BP神经网络对房价的预测研究

为了提高房价预测精度,采用基于主成分分析的BP神经网络预测模型.首先运用主成分分析对影响房价指标重新组合生成新的综合指标,然后采用非线性预测能力非常强的BP神经网络对其进行建模,并对房价进行预测.仿真结果表明,基于主成分分析的BP神经网络的房价仿真值与历史值的系统总误差只有0.52%,可作为房价预测的一种行之有效的方法.     

改进的BP神经网络及其在销量预测中的应用

针对影响产品销量的因素众多,并且影响因素之间相互作用等特点,将人工神经网络理论引入产品销量预测领域.同时,为了克服BP网络的局限性,提出将主成分分析方法、BP神经网络以及粒子群优化算法相结合,分别从样本质量和初始权值两个方面对BP神经网络进行改进.最后,对某品牌服装产品的月销售量进行了实例研究.结果表明,所提出的模型简...     

基于主成分和BP神经网络方法的湖南省汽车保有量预测

汽车保有量预测对城市交通的发展方向、城市交通的控制管理、城市道路的建设情况等都有直接的参考意义。本文通过分析影响城市汽车保有量的因素,通过参考部分参考文献,城区人口总数人均GDP、公路客运量等8个指标,首先采用主成分分析法将8个因素进行分析,然后建立BP神经网络模型对湖南省2006到2008年汽车保有量进行预测,预测结果分别为98．93万辆、122．18万辆、137．03万辆,与汽车保有量实际值94．64万辆、121．72万辆、142．67万辆很接近,预测精度比较高。这表明BP神经网络具有很强的学习与泛化能力,用于汽车保有量预测的可行性与有效性。     

基于主成分分析与神经网络的采矿方法优选

基于利用神经网络预测采矿方法存在一些不足,建立主成分分析法与神经网络结合的采矿方法优选模型。对神经网络的输入数据进行主成分分析,使输入数据不相关且减少。研究结果表明:利用主成分分析法可将输入数据减少,消除由于BP网络输入数据太多而影响数据处理速度的缺陷;把主成分分析法和神经网络结合进行采矿方法优选,可使预测精度大大提高。     

基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具.利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型.计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果.     

主成分分析方法在BP学习中的应用

用主成分分析的思想解决BP算法中的两个问题．一是隐层中神经元的个数,另一个是训练的初始参数．为了便于比较,采用来自武汉同济医院的58个样本作为学习对象．通过实验比较得知,改进后的算法不仅节省了训练时间,而且能够得到更好的学习效果．     

主成分分析法在我国税收预测中的应用

神经网络非常适用于复杂非线性系统的处理,已被广泛应用于经济预测中.针对经济预测中指标多、历史数据不足从而大大削弱神经网络的泛化能力问题,本文利用主成分分析法建立了税收的预测模型.结果显示:经主成分分析之后再进行预测,能从根本上降低神经网络规模,提高了神经网络的泛化能力.     

基于BP神经网络的人力资源需求预测

鉴于组织入力资源需求系统的复杂性和非线性的特征,分析了BP神经网络方法在人力资源需求预测中的应用,阐述了其基本原理和模型并结合实例提出了完整的实施流程。该预测方法具有很强的学习能力,各连接权重由网络通过学习自主生成,因此预测结果更具客观性和准确性,从而在很大程度上提高管理者的决策水平,对实际操作和应用具有一定的指导作用。     

基于神经网络BP算法的市场预测研究

提出了一种利用神经网络BP算法模型于发现和预测商业市场价格变化趋势的模型。文章着重论述了这一模型的设计思想和实现技术，并选择重庆房地产市场为实验研究对象，给出了用所述方法进行房地产价格预测的实验结果。     

基于主成分分析法的制造业产业技术创新评价模型及应用

文章对国内外研究文献进行了系统分析,结合我国制造业产业实际情况,提出7个评价我国制造业产业技术创新的指标;基于多元统计中的主成分分析法,建立了一种制造业产业技术创新评价模型,并对我国29个制造业产业进行了实证分析;研究结果表明,该评价模型能科学、合理地反映我国制造业产业技术创新的实际状况。     

遗传算法的BP网络模型进行瓦斯涌出量预测

从提高采煤工作面瓦斯涌出量预测的速度和精度入手,将遗传算法与神经网络2种非线性最优化算法的优势加以融合,提出了一种利用遗传算法同时优化BP网络的连接权和拓扑结构的网络模型,并以韩城下峪口煤矿为例,进行了实际应用。结果表明:改进后的BP网络模型预测精度较高,具有良好的应用前景。     

基于模糊聚类和BP神经网络的流域洪水分类预报研究

传统的流域洪水预报大都通过率定一组水文模型参数来寻求一个流域径流形成的一般性或平均化规律,其预报精度需要进一步提高.用模糊聚类ISODATA迭代模型将历史洪水分为若干类型,进行水文预报模型参数的分类调试;并建立BP神经网络分类模型判断实时洪水所属类别,选择其相应类别的模型参数实现流域洪水的分类预报.在辽宁省大伙房水库流域的实际应用表明:此方法不但可以实现洪水实时在线分类而且提高了流域整体洪水预报精度,是一种为水库实时调度提供可靠依据的有效洪水预报方法.     

基于ICA和BP神经网络的人耳图像识别

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率.     

基于BP网络的同面多电极技术图像重构算法

为实现同面多电极技术对飞机用复合材料损伤区域和大小的识别,采用BP神经网络算法建立采样电容值与检测区域介电常数分布的非线性映射,利用输出灰度值实现损伤区域的图像重构.利用主元分析法对输入电容值进行降维处理.采用自适应调整学习率与动量因子方法加快了BP网络训练的收敛速度.仿真结果表明,该算法重构的损伤区域图像成像速度较快,准确度满足实现同面多电极技术对复合材料损伤区域大小和位置识别的要求.     

PCA在非线性系统传感器故障检测和重构中的应用

由于主成分分析(PCA)方法是一种线性算法,基于PCA的故障检测方法若直接运用于非线性系统的传感器故障检测和重构,会导致明显的故障误报和数据重构错误。为了使基于PCA的传感器故障检测和重构方法适用于非线性较严重的热工过程,对该方法进行了有效的改进。应用不同负荷下的历史数据,分别建立机组不同负荷下的局部PCA模型,再根据机组当前实际运行负荷选择相应的PCA模型进行传感器故障检测和重构,并结合相邻负荷PCA模型的计算结果进行数据融合,从而进一步提高了故障检测的准确性和重构精度。理论分析和现场实际应用表明,该算法能够对非线性较为严重的电厂热工过程进行精确的传感器故障检测和重构。