基于LSTM的短波频率参数预测

针对现有短波通信频率参数预测方法操作繁琐、预测精度不足的缺点,首次提出一种基于长短期记忆型循环神经网络（LSTM RNN）的预测方法。通过对电离层参数f0F2数据的分析,利用LSTM在处理时序相关数据时可以长期记忆网络历史数据的优势,对f0F2值进行预测。对比反向传播神经网络（BPNN）,LSTM将误差降低了7%,并将均方误差控制在2%以下。研究结果表明：基于LSTM搭建的提前预报5天的f0F2值的模型是可行的且比BP神经网络更适合预测电离层的f0F2值。     

基于神经网络和混沌理论的短时交通流预测

文章通过分析短时交通流量数据在时间序列上的特点，结合神经网络和混沌理论，从非线性时间序列预测的角度对交通量预测进行探讨。并用该方法对广州至佛山高速公路交通流进行了预测，取得了较为满意的效果。     

混沌神经网络的同步及其在保密通信中的应用

利用神经网络的学习,逼近能力构造混沌神经网络,提出非线性反馈控制混沌同步方法来同步两个混沌神经网络,并基于混沌神经网络的同步给出一种新的混沌保密通信系统。理论分析和数值实验结果表明,新系统具有较强的通用性和柔韧性,且有同步速度快,信号恢复精度高和密钥量大等优点。     

基于混沌神经网络的交通事故损失预测

文章应用混沌方法对交通事故损失时间序列进行处理，计算出最大Lyapunov指数，得到最大可预报时间尺度，在此基础上，建立人工神经网络预测混沌时间序列的模型。最后运用该方法对我国交通事故损失进行了预测分析。     

基于SVD-GA-BP神经网络模型的股价预测①

近年来人工智能的发展,尤其是神经网络,在金融领域中的应用更是将预测股价推向一个高潮。以洽洽食品(代码为002557)的股价为数据样本,用奇异值分解(SVD,Singular Value Decomposition)进行降维,然后在MATLAB中搭建BP神经网络,以及经过遗传算法(GA)优化的BP神经网络,分别来对洽洽食品股价的走势进行深层次的探索,比较两者的预测结果,并且为投资策略的制定提供更加准确的依据,希望在未来的投资中取得更高的收益。     

神经网络在混沌保密通信中的应用

简述了神经网络的特点及其与混沌的内在联系,重点从神经网络在预测、产生混沌信号、形成混沌扩频序列、混沌系统的信道均衡、混沌同步和混沌通信中信息的加密与解密等几个角度阐述了神经网络在混沌保密通信中的应用.     

差分混沌键控和混沌相位调制相结合的通信系统

在差分混沌键控和混沌相位调制的基础上,提出一种新的混沌通信系统,并给出了调制解调框图.除了具有混沌调制系统原有的宽带特性之外,最主要的特点是使单位码元符号包含的信息比特提高为1+log2M,从而能提供更快的传输速率.并在高斯信道中进行了计算机数值仿真,结果表明其误码率性能还优于差分混沌键控.     

混沌算法神经网络与含噪声时间序列的预测

在前馈神经网络连接权的动力学方程中引进一非线性反馈预后,网络在权空间具有混沌动力学行为：应用这种算法的神经网络对基于Mackey-Glass方程含噪声的时间序列进行在线预测,结果表明网络具有很好的预测性能。     

基于混沌算法神经网络的高校师资预测

本文提出一种基于混沌算法神经网络的师资预测模型,该算法通过在前馈式神经网络连接权空间学习算法的动力学方程中引进一非线性自反馈项,使得网络具有良好的函数近似能力,应用这种算法的神经网络对我国高等院校的师资需求进行预测,为我国有关高等院校的教育决策提供依据.     

基于变尺度混沌优化策略的混合遗传算法及在神经网络中的应用

讨论了遗传算法优化神经网络连接权的优点及存在的局限性.应用变尺度混沌搜索策略,建立了一种新的混合遗传算法——混沌遗传算法.将改进后的遗传算法结合前馈型神经网络应用于储层油气预测,取得了较好的效果.     

基于双向长短期记忆神经网络的岩相预测方法

介绍一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)的岩相预测方法,综合利用测井和地震数据进行高效准确的岩相预测.通过合成地震记录,进行井震数据的时深匹配,以地震吸收衰减数据、纵波阻抗、密度和伽马拟声波阻抗作为输入,以岩相作为标签,通过Bi-L...     

基于神经网络的物流量预测

应用不同的人工神经网络模型进行物流量预测。分析影响物流发出量、吸引量和周转总量的各相关因素及神经网络预测的基本思想,研究神经网络静态前馈模型和简单动态模型预测物流量的局限性,认为采用二者结合的综合预测方法能对物流量进行准确的预测。给出动态反馈的实时递归法仿真计算步骤,仿真结果与实际结果比较,具有较高的可信度。     

模糊神经网络控制器参数的混沌优化

为了优化模糊神经网络的参数,将混沌变量引入到模糊神经网络参数寻优方式中,根据系统的性能指标,采用混沌变量进行粗搜索寻优模糊神经网络参数,然后在粗寻优基础上引入基于模拟退火策略的混沌细搜索,最后搜索出的模糊神经网络参数是全局最优的.仿真结果表明:该控制方案有效地实现对非线性对象的最优控制,为工业过程非线性复杂系统的控制提供了一种有效的控制方案.     

基于Gabor滤波器组和特征分组神经网络目标识别

就模式识别中特征提取和分类决策两个阶段进行了研究．在特征提取方面，提供了一种用于提取图像不同中心频率和方位特征的Gabor滤波器组的设计方法；在分类决策算法方面，提出了一种基于图像的Gabor滤波特征的特征分组神经网络分类算法，该算法将一个复杂的模式识别问题分解为几个简单问题来处理，降低了问题的复杂度，同时还取得了一定的抗有限带宽噪声的效果．     

沧州区域可持续发展混沌神经网络决策分析

以研究沧州区域可持续发展为背景，对该课题的决策分析问题，提出了一种基于神经网络决策分析方法，解决了以往决策只能单纯依靠专家给出，缺乏客观性的问题。所使用神经网络采用前馈混沌学习算法，克服了以往BP网络存在的学习速度慢、容易陷入局部极小的缺陷，具有全局性、快速性和并行性的特点。     

混沌RBF神经网络在电力负荷预测中的应用

混沌和RBF神经网络相结合的方法,可以充分利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可以充分利用RBF神经网络的大规模并行处理、自组织自适应性等功能,因此,受到了许多研究者的青睐.研究了混沌RBF神经网络,利用RBF神经网络的学习、逼近能力,结合混沌时间序列的嵌入维数、时延等参数构造了混沌RBF神经网络,分别对典型混沌序列及混沌RBF神经网络的建模预测进行仿真,并将RBF神经网络应用于油田电力负荷预测中.仿真分析和实用结果表明,混沌RBF神经网络具有预测时间短、预测精度高等优点,具有较高的指导意义和应用价值.     

混沌RBF神经网络在电力负荷预测中的应用

混沌和RBF神经网络相结合的方法,可以充分利用混沌的随机性、初值敏感性等特点,也可以充分利用RBF神经网络的大规模并行处理、自组织自适应性等功能,因此,受到了许多研究者的青睐。本文研究了混沌RBF神经网络,利用RBF神经网络的学习、逼近能力,结合混沌时间序列的嵌入维数、时延等参数构造了混沌RBF神经网络,分别对典型混沌序列及混沌RBF神经网络的建模预测进行仿真,并将RBF神经网络应用于油田电力负荷预测中。仿真分析和实用结果表明,混沌RBF神经网络具有预测时间短、预测精度高等优点,具有较高的指导意义和应用价值。     

产品失效的神经网络预测法

小子样的预测是一个比较复杂的问题．以产品失效为例，应用神经网络预测方法，成功地对产品失效的发展趋势进行了预测，获得了很好的效果．结果表明，神经网络预测法对小子样的分析精度能满足工程需要，实例分析的结果也符合工程实际．     

用神经网络算法预测溅射镀膜时的溅射产额

文章运用人工神经网络理论建立预测模型,综合考虑了影响溅射产额的多个参数;用实例讨论了如何利用网络模型来预测不同条件的溅射产额,并对网络模型的适用性进行了检验,证明其有一定的适用价值;其结果可能在生产中应用,也指明了需要进一步研究的问题。