基于神经网络集成的经济预测模型

针对单个BP神经网络用于经济预测存在的不足,提出了一种新的更有效的经济预测模型--神经网络集成.神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,能够显著提高网络的泛化能力.以广东省江门市的经济数据为例,采用Bagging算法训练了五个BP神经网络,构建了一个神经网络集成的GDP预测模型,并运用MATLAB 7.0语言程序实现.预测结果令人满意,优于单个神经网络预测方法.实证表明,神经网络集成用于经济预测是有效可行的,同时在一定程度上克服了单个神经网络的缺陷.     

基于自适应神经网络集成的电子设备故障预测方法

为了实现装备的主动维修,针对电子设备故障预测问题,提出了一种基于自适应神经网络集成(ANNE)的电子设备故障预测方法。首先利用FCM 聚类算法生成个体网络训练样本,从而确定了神经网络集成的规模。ANNE 根据故障序列样本与个体网络训练样本的相似度动态调整权值,自适应神经网络集成根据装备故障历史数据建立故障预测模型,根据当前时间预测故障间隔时间。仿真实例证明,该方法对平稳的故障间隔时间数据进行故障预测的精度较高。     

神经网络二次集成预测算法研究

针对常用预测算法不同程度地存在泛化能力不足的缺陷，提出了基于神经网络二次集成的优化算法(NNE2-QQ).该算法在第一次集成时采用量子粒子群算法进行个体网络的选择优化，在第二次集成时采用量子免疫算法进行集成结论生成优化，并通过多次迭代自适应寻求个体和权值的最佳组合，实现神经网络二次集成模型的性能最优，最后实验验证了NNE2-QQ算法的有效性和实用性. NNE2-QQ可从海量数据中发现各种因素之间的联系及其规律，为预测判断提供支持.     

神经网络分类器动态集成方法

提出一种神经网络分类器的动态集成方法.基于bootstrapping构建不同的个体神经网络,针对混合属性,通过不同的加权最近邻设计评估单个网络的分类精度,在此基础上动态选择误差率较小的神经网络,经过投票形成集成分类结果.将该方法与其它几种集成方法在10个UCI数据集上进行了分类性能比较.实验结果表明,该方法在上述所有数据集上的平均分类精度最佳,同时发现,Bagging比隐层神经元数法能更好地生成个体网络,而将两者结合起来训练个体神经网络,并不能明显提高集成性能.     

神经网络动态集成技术及其应用

针对当前神经网络集成方法在提高泛化能力方面的不足,提出了神经网络动态集成技术。该技术首先对神经网络集成中的个体之间进行负相关处理提高个体的差异度,然后选择训练误差较小的个体来提高个体的精确度。最后,以广东省某市的宏观经济数据为例,证明了该技术的有效性。     

一种多核神经网络集成的地震要素预测方法

为了提高地震要素的预测准确度,在同一个网络模型中构建多种不同类型的基核函数,对不同种径向基函数构建多核神经网络集成模型,以提高网络的精度.从确定最优径向基神经元数、适当加大训练的目标误差等多个方面加以优化,减小最小训练误差和提高预测精度.采用多元回归分析法,对样本进行拟合得到子预测的多元回归系数,对子预测模型进行多元回归集成,数据反归一化处理,最终得到了经过回归集成的多核RBF预测模型.结果表明,这种多核神经网络集成的地震要素预测方法所建立的多元回归预测集成模型,能够使实际值与预测值的拟合达到最佳,从而获得较高精度的地震要素预测值.     

基于遗传算法神经网络集成股票市场预测研究

神经网络集成技术能有效地提高神经网络的学习能力和泛化能力,已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点.本文利用不同的神经网络算法产生神经网络集成个体,以误差平方和最小为准则,用遗传算法动态求解集成个体的非负权重系数,进行最优组合集成建模研究,并以此建立股市预测模型.通过上证指数开盘价、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法相对传统的简单平均集成模型,具有预测精度高、稳定性好,易于操作的特点.     

基于Elman神经网络集成的诺西肽发酵过程建模

针对单神经网络模型外推效果不理想、泛化能力较差的缺点,将神经网络集成用于诺西肽发酵过程的建模.采用Bagging技术进行重复取样用于个体神经网络的训练,结论生成时采用加权平均法,各子网络的权重利用差分进化算法来确定.个体神经网络选用典型的动态神经网络Elman网络,通过对多个Elman神经网络模型的输出进行融合,建立了基于神经网络集成的诺西肽发酵产物浓度模型.最后将所建立的模型与基于单神经网络的模型进行了比较,结果说明该模型具有更高的精度和泛化能力.     

基于模糊划分的神经网络集成

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.由训练数据的模糊聚类结果,把训练数据划分成相交子集,基于各子集生成集成的个体神经网络.由于各子集所包含的数据和数据的类别各不相同,因而个体神经网络性能和结构存在差异.子集个数确定集成中个体神经网络个数.另外,基于隶属度函数计算公式,提出了个体神经网络输出结论结合方法.理论分析和实验结果表明,此方法对模式分类能取得较好的效果.     

一种改进的神经网络集成法预测PMV指标

为解决大样本的PMV指标预测问题,采用基于模糊聚类的神经网络集成方法,将原始样本集模糊划分为多个相交子集,通过这些模糊子集训练神经网络得到预测个体,再对个体输出加权结合获得预测结果.在进行神经网络集成过程中,采用微粒群算法有效克服了聚类和常规神经网络训练容易陷入局部最优的缺点,总结出一种更加有效的神经网络集成方法.实验结果表明:基于微粒群的神经网络集成算法有较好的全局优化性能,其集成的神经网络系统能更准确地预测PMV指标.     

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。     

电力系统短期负荷预测的多神经网络Boosting集成模型

提出了一种改进的多神经网络集成自适应Boosting回归算法.算法中采用相对误差模型代替绝对误差模型,可以更接近于回归预测问题的要求,并在Boosting迭代过程中,在对训练集采样得到新的训练子集的同时,也对校验集采样得到新的校验子集,保证了两者的一致性.进而采用美国加州电力市场的实际数据,建立了由多个神经网络集成的电力系统短期负荷预测模型.预测结果表明,与传统的单网络预测模型相比,Boosting集成预测模型能显著提高模型输出的稳定性,增强网络结构及模型选择的可靠性,获得更高的预测精度.     

基于差异性度量的选择性神经网络集成

基于神经网络间的差异性,提出一种选择性神经网络集成方法.该方法利用差异性度量,选择满足一定条件的个体神经网络组成神经网络集成,选出的个体神经网络既满足个体的精度要求,又满足个体神经网络之间的差异性要求.理论分析和实验结果表明,利用该方法能够提高神经网络集成的分类识别率.     

增量构造负相关异构神经网络集成的方法

基于负相关异构网络,提出了一种增量构造异构神经网络集成(NNE)的方法.该方法在训练成员网络时,不仅调整网络的连接权值,而且动态调整网络的结构,从而在提高单个网络精度的同时增加各成员网络之间的差异度,减小网络集成的泛化误差.该方法包括构造最佳异构网络(BHNN)和构造异构网络集成(HNNE)两个部分,BHNN基于负相关学习动态构造多个最佳网络,HNNE利用训练好的最佳网络增量地构造异构NNE.使用网络泛化误差和集成泛化误差,整个集成过程可自动完成,无需预先确定成员网络的结构.分别对回归和分类问题进行了实验,相对于单个网络,该方法在测试数据集上的错误率降低了17%～85%,与已有的Boosting、Bagging等网络集成方法相比,错误率也有不同程度的改善.     

基于粒子群优化算法的并行学习神经网络集成构造方法

为了提高神经网络集成中个体网络的差异性,并减少将集成用于预测时的计算量,本文结合粒子群优化算法和个体网络的并行学习机制,提出了一种基于粒子群优化的并行学习神经网络集成构造方法。实验表明,和传统的集成构造方法相比,该构造方法具有比较好的性能。     

基于非参数回归的遗传神经网络集成股市预测研究

利用遗传算法改进神经网络集成个体的连接结构和初始连接权值,利用主成分分析法提高集成个体差异度,形成一组优良的神经网络集成个体,利用非参数回归生成集成结论,求出非线性时序函数的全局最优解,随即建立新型的基于非参数回归的遗传神经网络集成股市预测模型.仿真结果表明,该模型预测精度高,可操作性强,具有一定实用性.     

基于关联价格网的产品价格预测方法

为实现产品价格影响因素较大波动情况下的价格快速预测,提出了一种关联价格网产品价格预测模型.对引起产品价格变化的主要因素进行了分析,分别以产品、原材料、竞争产品的价格、供需量的变化引起产品价格的变化为基础构建产品的关联价格网.然后,对关联价格网性质进行理论推导,得出可以用产品的关联价格子网替代整个关联价格网对产品价格进行预测的结论,从而简化模型.进而采用神经网络构建一个反映关联价格子网中价格波动因素的预测网络(PFN),并利用神经网络学习和计算方法对产品的价格进行预测.理论分析和仿真实验显示该价格预测方法具有很好的应用价值.