基于遗传算法的BP神经网络气液两相流持液率预测模型优化

基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对BP(Back Propagation)神经网络模型的初始阈值及权值进行优化,弥补了单一BP网络模型预测气液两相流持液率时收敛速度慢随机性大等问题。为了对优化后的BP网络模型进行可行性验证,以倾斜管道为研究对象,对倾斜管道内气液两相流的持液率进行预测,并与前人获得的预测结果进行对比。结果显示:基于GA优化后的BP神经网络模型预测倾斜管道内气液两相流的持液率精度较高,且收敛速度较快。通过与倾斜管道气液两相流持液率的实际值对比得出,与传统的持液率预测公式相比,优化后的BP神经网络模型预测结果与实际值偏差较小,验证了本文优化模型的准确性及可行性。     

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BP神经网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测的准确性对电力系统的实时运行调度至关重要.采用BP神经网络对电力系统负荷短期预测研究,根据影响电力系统的负荷因素如温度、天气等确定模型构成,同时利用遗传算法对BP神经网络进行优化.实例表明,利用遗传算法优化的BP神经网络在电力系统短期负荷预测中是有效的.     

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.     

Copula EDA-BP混合优化算法预测股票价格

股票价格的预测是广大投资者非常关注的问题,也是诸多学者不断研究的方向,神经网络具有学习样本规律的特点,通过神经网络预测股票价格是近几年研究的重点之一。Copula EDA-BP混合优化算法是利用了copula EDA的全局寻优和BP算法局部求精的特点,将两者结合起来建立了基于copula EDA-BP的模型系统,优化神经网络的权值阈值,对股票上证180的收盘价进行预测得到误差率,结果显示copula EDA-BP算法平均误差率低于BP算法,提高了传统BP神经网络的计算精度。     

基于BP神经网络的杭州紫之隧道最大地表沉降预测

杭州紫之隧道浅埋暗挖北段处于地下水丰富的软弱地层中,施工过程中产生的地表沉降量难以控制,波动范围较大.为了准确评估施工风险,采用BP神经网络对最大地表沉降进行预测.首先对地表沉降的影响因素进行选取和量化,构成样本数据组.然后通过试错法,建立预测精度最高的一般BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络模型,研究发现BP神经网络在预测地表沉降方面效果较好,且使用遗传算法可以进一步提升预测精度.接着探讨了地层渗透性对BP神经网络预测精度的影响,研究发现不考虑地层渗透性会使预测精度大幅下降.最后对BP神经网络模型参数进行了敏感性分析,揭示了预测沉降的变化趋势符合客观变形机理.     

遗传算法BP神经网络在变形监测中的研究

介绍了BP神经网络和遗传算法的概念和基本理论,详细阐述了遗传算法优化的BP神经网络和BP神经网络这两种神经网络模型,深入分析了两种模型在基坑水平位移监测的数据预报,指出了遗传算法优化的BP神经网络模型具有更好的预测效果.     

小波变换集遗传算法神经网络的径流预测建模

为获得更精确的径流预报结果,利用dmey小波变换对径流时间序列分解为高频信号和低频信号,再使用遗传算法优化的BP神经网络分别对其进行预测,最后利用dmey小波逆变进行重构,以此建立径流总量预测模型。通过对柳江径流总量进行实例分析,并与遗传算法优化的神经网络模型、BP神经网络模型及传统的时间序列分析方法对比,该方法获得更准确的预测结果。研究结果表明该模型能充分反映径流时间序列趋势,预报稳定性好,预报准确率高,为径流时间序列预测提供一个有效建模方法。     

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IDNPSO-BP神经网络的股票市场指数预测

针对动态邻居粒子群算法的局限性,引入新的动态邻居拓扑结构,动态调整粒子群算法参数设置,提出改进的动态邻居粒子群算法(IDNPSO).为了提高BP神经网络模型的预测准确性,提出一种基于改进动态邻居粒子群算法的BP神经网络模型(IDNPSO-BP神经网络).利用IDNPSO-BP神经网络和GA-BP神经网络对上证指数、深证指数进行预测,结果表明IDNPSO-BP神经网络的预测误差优于GA-BP神经网络,具有股票市场指数预测能力.     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。     

改进的BP算法在地震灾害损失预测中的应用

神经网络因其自组织性、自学习性与高度非线性广泛应用于各种预测领域。针对传统神经网络存在的收敛速度慢,容易陷入局部最小等缺陷,为提高神经网络传统BP算法的训练速度,以3层神经网络为例,通过对权值的分析与优化,推导出改良的BP算法———双权值迭代优化法,将该算法应用于地震灾害损失的预测中去并取得较好效果。     

建立在神经网络基础上的煤矿突水预测模型

基于煤矿底板突水机理分析,利用BP神经网络具有分布式记忆、自学习、自适应性等特点,建立煤矿突水预测模型.实例表明,神经网络可以取得满意的预测精度,预测的结果更加可靠.     

BP神经网络在材料领域中的应用(综述)

成分一结构一性能之间的关系始终是材料科学研究的主题，传统的试错法等经验或半经验的材料研究方法造成了资源、人力和时间上的极大浪费，因此需要从理论上解决材料设计、评价、预报等方面问题．人工神经网络是具有在线学习、记忆和分析推理功能能力的数学方法，它能够获得输入与输出之间的相互关系．其中BP神经网络结构简单、理论研究比较成熟．在材料研究领域中，BP神经网络已用于材料性能的研究与预测，复合材料工艺参数优化和预报，以及对金属的腐蚀研究等方面．     

主成分分析与BP网络组合的大坝变形预报

将主成分分析与BP神经网络相结合应用到大坝变形影响因子的优化中,建立大坝变形预测模型.可以有效地降低输入因子的维数,减小因子之间相关性的影响,简化网络结构,降低网络训练难度,提高预测的稳定性及精度,提升BP网络训练的效率,解决由影响因子内部相关性而需引入大量因子的问题.通过实验结果对比表明,主成分分析与BP网络相结合的...     

改进的神经网络算法在瓦斯涌出量预测中的应用

针对传统神经网络存在的收敛速度慢、容易陷入局部最小等缺陷,采用改良的BP算法———双权值迭代优化法,提高神经网络传统BP算法的训练速度。以三层神经网络为例,对权值进行优化。实验对比表明：双权值迭代优化法应用于瓦斯涌出量的预测,比一般BP网络有更高的预测精度和程序运行速度。     

基于遗传神经网络的股票价格预测

针对股票市场的复杂性,本文将遗传算法用于BP神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,并将其应用于股票价格的预测。采用遗传算法对网络结构和权值进行优化,提高了网络的预测精度。实践表明：该方法预测精度高、误差小,值得推广。     

粒子群优化算法在城市需水量预测中的应用

在对天津市需水量现状进行调查的基础上,分析需水量与相关因素的变化规律,建立天津市需水量预测模型.应用粒子群优化算法(PSO)对神经网络权值进行优化,建立PSO-BP神经网络,应用于需水量预测模型的求解.将PSO-BP法与传统的BP神经网络法的计算结果进行对比,前者的预测平均相对误差比后者低500/.结果证明,该预测模型能够较好地拟合天津市需水量变化趋势,PSO-BP方法比BP方法具有更高的收敛速度和精度.