基于免疫粒子群神经网络的短期预负荷测

针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,提出了基于径向基（RBF）神经网络的短期电力负荷预测模型．采用免疫粒子群优化算法来训练网络的隐层节点、径向基函数的中心点和网络权值．综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测．仿真试验表明,该方法同传统RBF神经网络相比,具有较高的预测精度,同时具有较强的实用性．     

改进粒子群优化 BP 神经网络的洪水智能预①测模型研究

该文提出改进的PSO-BP算法在洪水预测应用中建立预测模型.以BP神经网络为基础,提取观测站往年平均径流量作为洪水属性.采用改进的PSO-BP算法对神经网络的各个参数进行优化,最后建立模型应用于流域观测站的洪水预报模型,叙述了PSO粒子群算法和BP神经网络算法,详细阐述粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,得出最优的BP神经网络预测适应度值.通过实验仿真对比,结果表明此方法预测结果比BP神经网络算法和混沌径向基神经网络模型算法精度更高,提高了预测的效率.     

基于改进PSO-RBF神经网络的光伏功率预测

针对RBF算法的隐节点中心和参数会影响光伏发电功率的预测精度,提出了一种基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化径向基函数网络(Radial Basis Function,RBF)算法,通过寻找相似日,将相似日的实际功率和影响光伏发电功率的气象因子数据作为输入,同时利用改进PSO优化RBF网络参数,建立预测模型进行训练和预测。在粒子群优化算法中,通过动态调整惯性权重,有效地提高了非线性问题的求解能力,采用改进粒子群优化算法优化径向基神经网络参数,兼顾了PSO和RBF神经网络模型的优点,具有较好的收敛速度和预测精度。通过实际光伏发电数据验证表明,该算法具有较高的预测精度。     

基于模拟退火PSO-BP算法的钢铁生产能耗预测研究

针对BP对能源系统进行建模和预测的方法存在的问题,提出一种优化BP神经网络的模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)。利用该混合算法优化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得到最优解,并将所建立的预测模型对钢企能耗进行预测。最后与BP神经网络以及最小二乘法进行比较。仿真结果表明该混合算法增强神经网络的泛化能力,具有相对误差小,预测精度较高,能更好地跟踪未来数据的优点。     

采用结构与参数训练相结合的RNN模型构建基因调控网络

提出一种采用递归神经网络模型构建基因调控网络,将结构训练与参数训练相结合的方法进行网络的权值训练.采用模拟退火算法训练网络结构,找出调控关系权值,再引入基于免疫思想的粒子群算法对权值进行参数优化,得到基因调控网络图.并分别用人工数据和大肠杆茵DNA修复系统基因数据进行实验.实验结果表明,该方法能有效地从基因时序数据中揭示基因间的调控关系.     

基于混合群智能算法优化BP神经网络的粮食产量预测

针对前馈神经网络预测粮食产量的方法易陷入局部最优的问题,提出一种基于粒子群算法和人工蜂群算法的改进BP神经网络模型.利用粒子群优化算法和人工蜂群算法在全局搜索能力上的不同优势,结合两者对BP神经网络的权值和阈值进一步优化,以提升粮食产量预测模型的准确性与鲁棒性.给出基于粒子群和人工蜂群混合的ABPSO算法的具体实现,并选择1979年至2012年我国粮食的产量及影响其产量的8项因素作为数据集进行试验.结果表明:改进的BP神经网络能够较好地预测国内近几年的粮食产量变化趋势;相比未优化的BP模型,新算法预测误差平均值由847 780 t降低至240 320 t,误差范围由1 894 200 t降低至586 800 t.     

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PSO的RBF神经网络短期电力负荷预测

根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于粒子群算法(PSO)和径向基函数(RBF)神经网络的短期负荷预测模型.由粒子群算法对RBF神经网络的训练进行优化,提高了模型的可信度和可靠性.结果表明,该方法具有较高的预测精度,有一定的应用前景.     

基于QPSO-RBFNN的短期电力负荷预测模型

为了提高短期电力负荷预测的精度,提出了一种量子行为粒子群优化(Quantumbehaved particle swarm optimization,QPSO)算法和径向基函数神经网络(Radical basis function neural network,RBFNN)相结合的电力负荷短期预测模型。通过K-均值聚类算法确定RBFNN的基函数中心,并用粒子群优化算法优化神经网络权值,在加快RBFNN收敛速度的同时提高预测精度。以实际负荷数据进行预测验证,预测负荷的均方根误差小于0.01,验证了模型的合理性和有效性。     

克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测

在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性.     

基于改进粒子群优化-反向传播神经网络算法的小麦储藏品质预测模型

在使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)预测小麦的储藏品质时,由于其易陷入局部极值且收敛速度慢,导致预测误差较大且稳定性较差,由此提出一种改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化的BPNN预测模型.采用非线性函数动态调整粒子群算法中的惯性权重和学习因子,优化BPNN中的权值参数,进而构建IPSO-BPNN预测模型.为验证该模型的准确性和稳定性,将其与BPNN模型、PSO-BPNN模型进行对比,结果表明:IPSO-BPNN模型预测的均方误差显著降低,有助于提高小麦储藏品质预测的准确性和可靠性.     

改进粒子群算法在BP神经网络拟合非线性函数方面的应用

为解决BP神经网络拟合非线性函数的预测结果误差较大问题,笔者将标准粒子群算法进行改进,形成基于免疫接种的粒子群算法(IPSO);然后将该算法与BP神经网络理论相结合,实现基于IPSO算法优化的BP神经网络非线性函数拟合算法。新的拟合算法首先确定BP神经网络结构,然后用IPSO算法优化初始权值和阈值,最后进行BP神经网络预测。数值实验表明,本文提出的IPSO算法提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。     

基于IPSO-BP神经网络的坝基扬压力预测方法研究

针对坝基扬压力预测的传统BP神经网络模型初始权值和阈值随机性强、易陷入局部最优等局限,采用惯性权重动态调整的改进粒子群算法对BP网络的初始权值和阈值进行优化,建立了基于IPSO的BP神经网络坝基扬压力预测模型．通过算例验证算法的优越性及程序的准确性,并以某大坝多年扬压力监测数据进行工程实例应用,结果表明,IPSO—BP扬压力预测模型与传统BP模型相比,拟合相关系数大,统计误差小,预测精度更高．     

模拟退火神经网络模型在地下水质评价中应用

采用模拟退火算法与神经网络相结合的方法建立了地下水水质评价的SA-BP神经网络模型,并对阜新新邱露天煤矿地下水水质进行了评价.结果表明,模拟退火算法具有快速学习网络权重和全局搜索的超强能力,有效地解决了BP算法的局部收敛的问题.应用此方法评价地下水水质简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性等优点.     

量子粒子群优化神经网络集成股市预测模型研究

利用量子粒子群优化神经网络集成个体的网络结构和连接权值,对集成个体进行支持向量机回归集成,建立一个新的量子粒子群优化神经网络集成股市预测模型。新模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,易操作,稳定性好,预测精度高,具有良好的应用前景。     

ACPSO-BP神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井多年来的连续开采使各含水层水质特征变得更加复杂、更为接近,应用经典数学方法难以建立精确的判别模型,使用具有非线性映射功能的BP神经网络可以克服以上问题,但其仍然具有易陷入局部最优和收敛速度慢缺点。通过将"早熟"判断机制、Tent混沌映射以及权重自适应调整策略引入粒子群算法中,建立基于自适应混沌粒子群算法和BP(ACPSO-BP)神经网络突水水源判别模型,应用结果表明:与BP神经网络模型、基于标准粒子群算法和BP(SPSO-BP)神经网络模型相比,ACPSO-BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高和泛化能力强的特点。     

基于模型分块交叉移动的学习型模拟退火算法地震反演

针对地震非线性反演问题,提出一种基于模型分块交叉移动的学习型模拟退火的全局优化地震反演方法.其步骤为:首先,在模拟退火算法及粒子群算法基础上,在算法模型扰动项里面加入1个向目标优化的方向移动的学习项;其次,针对地震反演模型数量多及地震记录为褶积形式的特点,采用模型分块交叉移动的方法来实施模拟退火反演,给出模型分块交叉移动的学习型模拟退火算法流程.研究结果表明:该方法具有收敛速度快、精度高、实现简单、高效的特点,可以用于其他多维多极值的目标函数反演.     

基于AQPSO算法优化的RBF网络模型及应用研究

提出了自适应量子粒子群优化(adaptive quantum-behaved particle swarm optimization,AQPSO)算法,用于训练RBF(radial basis function)网络的基函数中心和宽度,并结合最小二乘法计算网络权值,改进了RBF网络的泛化能力.利用上证指数数据进行预测,实验结果表明,采用AQPSO算法获得的RBF网络模型不但具有很强的泛化能力,而且具有良好的稳定性,在股票数据预测中具有一定的实用价值.