改进的人工神经网络模型在水文序列预测中的应用研究

目前人工神经网络(ANN)技术在水文序列模拟预测中有较多应用.由于径流时间序列往往呈现出复杂的变化过程,直接使用径流序列建立的ANN单变量预测模型大多精度较差而难以满足需要.本文拟从两个方面进行改进,以提高ANN径流量预测模型的精度.首先,根据径流序列的变化规律,滤去序列中的季节性变化趋势,并采用局部多项式拟合求残差方法消除局部波动成分后得到新序列作为ANN模型训练样本,结果表明由此训练得到的ANN模型比未作处理的样本训练得到的ANN模型预测精度明显改善.另一方面,通过消除趋势波动分析(DFA)方法检测径流序列的分形特征并估算其标度区间,选取不同数量的训练样本进行训练得到多个ANN模型,确定模型预测精度最高时的训练样本数,并与标度区间比较,结果表明在标度区间内选取训练样本数可明显提高ANN模型预测精度.这对ANN模型训练样本数的选取有指导意义.     

人工神经网络水质预测模型研究

水质预测物理模型在水环境保护中起着十分重要的作用,然而由于模型的参数识别问题,使其应用受到很大局限.对人工神经网络(A rtific ia l N eura l N etw ork,简称ANN)水质预测建模作了初步研究.用试错法,以训练时间和测试误差两项指标为依据,对比分析三层、四层网络结构,认为ANN模型适应于水质预测建模,并提出了适合的模型结构、学习速率、传递函数.     

支持向量机在公交车辆运行时间预测中的应用

为实时获得道路交通状况并对车辆运行进行调度,开发一个基于支持向量机(SVM)的公交车辆到站时间预测模型,并以大连市23路公交车为例对该模型进行检验.结果表明,本文提出的SVM模型比历史平均模型(HMP)和神经网络模型(ANN)的预测精度更高.     

基于灰色关联分析的季节性民航货运量预测

为更精确地预测月度航空货运量,提出组合模型预测方法.该模型由季节GM(1,1)和季节ARIMA乘积模型构成,它结合了该2种模型中时间序列预测的优点.灰色模型GM(1,1)能准确反映时间序列的增长趋势;ARIMA乘积模型对季节特征有较好的拟合效果.依据霍尔特温特预测模型计算季节性GM(1,1)模型的季节指数,并用灰色关联分析求出组合预测中的权值.组合预测模型的平均相对误差为0.62%,而季节性GM(1,1)模型和ARIMA乘积模型的平均相对误差分别为4.49%和-3.16%.预测分析结果说明,该模型的非线性曲线拟合精度和预测精度明显高于单个模型,可较好地反映系统的动态性和运量的季节时序关联性,为季节性时间序列预测提供了新的途径.     

采用BP&SA混合学习策略的短期电力负荷预测方法

提出了一种BP混合模拟退火(SA)的ANN短期负荷预测方法,该方法针对传统BP学习算法的缺点,将BP算法和模拟退火算法的优点相结合以提高网络的学习性能.ANN模型中考虑了温度和预测日类型,可进行工作日和节假日的预测,实例表明ANN模型实用有效、精度高.     

基于改进果蝇优化算法的随机森林回归模型及其在风速预测中的应用

针对随机森林(RF)算法在风速预测中存在参数选择困难及预测精度低的问题,提出了基于改进果蝇优化算法(IFOA)的随机森林回归(RFR)模型.在果蝇优化算法(FOA)中引入指数函数和三角函数实现搜索步长的自适应更新,增强全局寻优和局部探索的能力.结合RFR算法对噪声和异常值具有良好容忍度的优点,利用IFOA优化RFR主要参数,将优化后的模型应用于风速预测.实验结果表明,IFOA-RFR组合模型相比于其他模型具有更高的预测精度,验证了该方法在风速预测中的可行性.     

基于支持向量机的飞机备件消耗预测研究

针对影响飞机备件消耗的诸多因子难于在模型中体现的问题,采用支持向量机回归模型,应用于备件的消耗预测。该方法将影响备件消耗的主要因子作为支持向量机预测模型的输入因子,对应的备件消耗量作为输出因子,训练模型,然后输入测试样本进行预测。预测结果表明,相比于GM(1,1)模型和神经网络(ANN)模型,该模型具有较高的预测精度和动态适应性,可为相应的备件保障部门提供科学的决策依据。     

灰色理论和线性回归模型在印刷变形中的数据预测分析

对前期数据分析整理并剔除异常数据后,利用线性回归方法和改进的GM(1,1)方法对印刷包衬压缩变形的压缩变形量λ值进行预测.所采用的方法有效降低了数据的相对误差,提高了预测数据的精度,使得预测数据有了更高的准确性和适应性.实验及仿真结果表明,利用本文所给出的灰色预测模型对印刷包衬压缩变形的压缩变形量λ的值进行预测,得到的预测期望值远优于单纯的回归模型和GM(1,1)模型.     

基于PSO—SVR的电力负荷预测

电力系统负荷预测精度直接决定了预测模型的质量.为了降低预测模型输出结果的预测误差,提出了粒子群算法优化支持向量机回归这一智能预测方法.通过对环境温度、节假日、工作日、日期的采集与分析作为模型的输入,以日平均负荷作为模型的输出.最后,通过仿真,对引入粒子群算法的支持向量机回归模型的预测结果进行对比分析.结果表明:优化后的智能模型取得了更为理想的预测结果.     

地下水水质预测的多元线性回归分析模型研究

运用回归分析理论和方法,建立了一个基于多元线性回归分析法的地下水水质动态预测模型,并将该模型用于遵义市海龙坝地下水水质的动态预测.结果表明预测精度较高,建立的模型较符合本研究区的实际情况.     

Rainfall-runoff modeling for storm events in a coastal forest catchment using neural networks

1 Introduction Rainfall-runoff models play an i mportant role in water resource management , and different types of models with various degrees of complexity have been developed. These models , regardless of structural diversity , generally fall into thre…     

一类基于神经网络的模糊系统建模与控制

将人工神经网络理论和模糊系统理论结合起来,研究并提出了一类基于人工神经网络的模糊系统建模和控制方法。仿真表明该方法能有效地用于多种难以建立数学模型的控制系统。     

不同径流尺度的小波神经网络预测

本文探讨了小波神经网络在径流预测中的应用。该方法结合了神经网络和小波转化的优点,弥补了人工神经网络在预测应用中的不足,较好的追踪预测径流时间序列中的突变性,强转折性,奇异性点等。并且本研究通过与人工神经网络预测方法比较研究,得出小波神经网络能取得更高精度的不同尺度的径流预测值。     

结合神经元网络和模糊专家系统进行电力短期负荷预测

结合人工神经元网络（ＡＮＮ）和模糊专家系统进行负荷预测．给出了径向基函数（ＲＢＦ）网络的结构,并采用正交最小平方法（ＯＬＳ）选取ＲＢＦ中心．先用ＡＮＮ进行基本负荷预测,然后考虑天气变化和假日因素所引起的负荷变化,利用模糊专家系统进行负荷调整．文中还把日期划分为５类．测试结果表明,该方法具有较高的精度和较快的速度．     

前向神经网络的处理能力和推广性量度

目标问题的复杂程度和网络处理能力的适合程度是影响人工神经网络推广性的本质因素。为了衡量前向神经网络（ Ｆ Ｎ Ｎ）的处理能力,该文对 Ｆ Ｎ Ｎ 的插值误差进行了研究,得到了统计意义下 Ｆ Ｎ Ｎ 处理能力的估计值,进而定义了能间接反映神经网络推广性的推广性量度。该方法能够估计出适合目标问题的网络规模,应用于函数逼近和样本分类问题,仿真结果证实了该方法的有效性。     

纸浆卡伯值光学测定中化学计量学方法的应用

用多元线性回归、逐步回归分析、主成分回归分析和人工神经网络这四种化学计量学方法处理蒸煮液的光谱数据,通过蒸煮液的吸光度来预测纸浆的卡伯值,结果显示：四种方法所确立的测量模型均具有较好的学习精度和预测精度,其中尤以人工神经网络模型同时具有较高的学习精度和预测鲁棒性。     

WLAN indoor location method based on artificial neural network

WLAN indoor location method based on artificial neural network (ANN) is analyzed.A three layer feed-forward ANN model offers the benefits of reducing time cost of the layout of an indoor location system, saving storage cost of the radio map establishment and enhancing real-time capacity in the on-line phase.According to the analysis of SNR distributions of recorded beacon signal samples and discussion about the multi-mode phenomenon, the one map method is proposed for the purpose of simplifying ANN input values and increasing location performances.Based on the simulations and comparison analysis with other two typical indoor location methods, K-nearest neighbor (KNN) and probability, the feasibility and effectiveness of ANN-based indoor location method are verified with average location error of 2.37m and location accuracy of 78.6% in 3m.     

超声检测中裂纹型缺陷深度的智能识别

为了实现对裂纹型缺陷深度的定量识别,提高超声检测精度,引入小波分析和人工神经网络技术进行缺陷深度的智能识别,从超声检测的基本原理、缺陷深度表征量的确定、超声回波信号缺陷特征量的小波提取、神经网络的结构参数及训练和测试网络等方面,详细探讨了对裂纹型缺陷进行智能识别的方法,论证了运用神经网络进行缺陷智能定量识别的可行性,构造了智能识别实验系统,并利用该系统对所加工的含缺陷试样进行了定量识别试验与分析,结果表明,小波分析和人工神经网络技术的引入能够为超声检测缺陷的定量识别提供行之有效的途径。     

人工神经网络用于红外光谱定性分散染料

根据分散染料的红外光谱图，用人工神经网络直接建立红外光谱数据库，以化合物编号直接作为人工神经网络的输出对网络进行训练，训练后的人工神经网络可对属于训练范围内的分散染料进行定性。     

产品需求量非平稳时序的ANN-ARMA预测模型

针对基于非平稳时序的产品需求量预测方法存在的问题,研究了人工神经网络(ANN)与自回归滑动平均(ARMA)模型的集成建模与预测方法. 产品需求量的非平稳时序可分解为确定项和随机项两个部分,用人工神经网络模型拟合确定项,以表示非平稳的变化趋势;用自回归滑动平均模型拟合随机项,以表示平稳的随机成分. 将两个模型的预测值之和作为产品需求量的优化预测值. 仿真结果表明,集成模型的预测精度高于单一的人工神经网络模型.