基于奇异谱分解的猪肉价格组合预测

通过奇异谱分析方法分解猪肉价格,采用ARIMA模型、SVM模型和BP神经网络模型对分解后的猪肉价格进行组合预测;同时选择ARIMA,SVM和BP神经网络作为基准模型,把组合模型预测的结果与所选的基准模型预测结果进行对比,得到了组合模型预测结果总体上优于基准模型预测结果的结论。通过DM检验,进一步验证了结果的可靠性。预测结果表明,SSA组合模型的预测能力平均比ARIMA、SVM和BP神经网络3种基准模型的预测能力分别高出7.97%、72.79%、67.64%     

离港航班滑出时间的支持向量机预测模型

为解决反向传播(back propagation, BP)神经网络在离港航班滑出时间预测精度欠佳的问题,构建了基于支持向量机(support vector machine, SVM)的离港航班滑出时间预测模型。首先,分析了影响离港航班滑出时间的可量化因素,构建了基于相关性分析的离港航班滑出时间预测模型;并对比分析了基于SVM和BP神经网络的滑出时间预测结果。结论表明：离港航班滑出时间与同时段推出航班数量、同时段起飞航班数量、同时段落地航班数量、1 h平均滑出时间呈现强相关性,与滑行距离、转弯个数、延误时间相关但不显著,与起飞时刻所在时段不相关。基于SVM和BP神经网络的预测结果趋势是一致的,考虑强相关和中度相关影响因素的七元组预测结果准确率达到最佳;引入不相关因素后模型的预测精度会下降。基于SVM的滑出时间预测模型精度显著高于BP神经网络预测模型,滑出时间误差范围在±5 min内的预测准确率可达98%。     

短期风速预测的相关方法及其应用研究

文章对持续法、BP神经网络和支持向量机(support vector machine,SVM)3种方法在提前24h风速预测中的应用进行了研究和比较。为了消除季节对预测结果的影响,针对某年12个月份分别建立预测模型,结果表明:在大多数情况下,BP神经网络和SVM算法的预测结果要优于持续法,并且SVM算法优于BP神经网络;但也有持续法优于BP神经网络和SVM算法及BP算法优于SVM算法的情况。因此不能绝对说某种算法优于另一种算法,应该根据具体情况来进行分析判断,或者通过组合预测来提高预测精度。     

一种高精度的概率积分法参数预计方法

为使概率积分法参数预计具备更高的精度,在充分分析概率积分法参数与地质采矿条件间关系的前提下,整合遗传算法和BP神经网络的功能特性构建了一种新的网络模型,即NA(new approach)模型。该模型利用遗传算法的寻优能力获得网络最优输入自变量组合,并优化模型的权值和阈值。以中国45个典型的地表移动观测站数据作为训练和测试集,分别建立NA、BP网络和SVM模型,并将模型预测结果与实测数据做了对比分析。结果表明:对不同的概率积分法参数预计时,NA模型的预测精度都优于BP网络和SVM模型;且误差波动范围小、稳定性高。随预计参数的不同,BP网络和SVM模型预测精度各占优势,但两者预测效果相差甚微。     

基于改进BP神经网络和工业重构理论的用电增长预测方法

运用改进BP神经网络方法和工业重构理论,建立新型工业化与用电增长的关系,提出附加动量和自适应学习率的改进BP神经网络构建工业用电增速的预测模型,利用该模型对未来工业用电增长的趋势进行判断。利用Matlab7．0对该模型进行设计,并运用该模型对工业用电增长趋势进行仿真。与传统的BP神经网络模型相比,采用改进后的预测方法仅经过47次训练就满足预定误差要求,而采用传统的预测模型易陷入局部极小点,很难满足预定误差要求;改进预测模型的预测值与实际值拟合程度好,平均预测精度比传统模型预测精度高1％～3％。此外,验证了改进模型的优越性和合理性。     

数据驱动的中小河流智能洪水预报方法对比研究

近几年在洪水预报中,数据驱动洪水预报模型得到了广泛的应用,并取得了良好的效果,但是数据驱动模型大都用于大流域,很少用于小流域.中小河流大多位于资料短缺的山丘区,洪水具有突发性强,汇流时间快,预见期短的特点.为此分别构建了SVM模型、BP神经网络模型、RBF网络模型、极限学习机(ELM)模型,并利用所构建的模型对昌化流域进行预报;结果表明,SVM模型和RBF网络模型在低流量区段预测较准确,而且模型预报稳定;BP神经网络模型在高流量区段较准确,但是模型预报结果不稳定;ELM模型预报误差较大,而且预报不稳定;于是采用组合模型方式:低流量区段采用SVM模型或RBF网络模型,高流量区段采用BP神经网络模型,实验结果表明组合模型预报效果更好.     

人工神经网络在潮汐短期预测中的研究

本文介绍了运用Matlab神经网络工具箱进行BP神经网络设计的基本方法与过程,并将BP网络模型引入到海洋潮汐预测领域,根据黄海海域某短期验潮站观测数值,构建并选用合适的BP神经网络建立了海洋潮汐短期预测的神经网络预报模型。计算结果表明,BP模型应用于潮汐预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为海洋潮汐预报工作提供了一种全新的思路和方法。     

GA-SVM和神经网络组合模型预测充填钻孔寿命

 充填钻孔是充填料浆从地表输送到井下采场的咽喉工程,是矿山正常运转的保障,因此对矿山充填钻孔使用寿命进行预测十分重要。通过建立支持向量机（SVM）和BP神经网络组合预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为SVM适应度函数,通过遗传算法（GA）对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型进行预测,并结合BP神经网络进行残差修正,最终得到预测结果。以某矿为例,通过GA得到SVM模型最优参数：适应值（均方误差mse）=0.0111,惩罚系数C=47.0768,核函数参数σ=2.2638。通过优化的SVM模型,对预测集充填钻孔寿命进行预测,经BP神经网络残差修正,预测结果的相对误差均控制在3%左右。对比单一预测模型,组合预测模型预测结果更加理想,精度更高,在类似的预测工程中有良好的推广价值。     

我国体育人口增长预测模型研究

运用文献调查、逻辑分析、类比分析等研究方法对体育人口增长预测模型的构建进行研究,其目的是通过构建体育人口增长预测模型,准确地预测我国未来体育人口的增长,为相关决策部门制定健身政策提供理论参考。文章阐述了体育人口的特点以及神经网络的基本原理,论述了运用BP神经网络进行体育人口增长预测的可行性,建立了基于BP神经网络体育人口增长预测模型,补充了体育人口增长预测理论研究的空白,对我国未来准确预测体育人口增长具有一定现实意义。     

基于BP神经网络的电网工程估价模型研究

本文提出了一种基于BP神经网络的电网工程估价模型。文章首先阐述了BP神经网络的基本原理,然后结合电网工程项目的特点,构建了BP神经网络模型,并给出了可行的评价程序。该模型的建立,为预测电网工程的造价水平开辟了新的方法。     

BP人工神经网络法研究PBDE_S类化合物的RRT

运用BP人工神经网络方法对PBDEs的相对保留时间(RRT)进行了QSPR研究.所建的BP人工神经网对PBDEs的RRT预测准确度非常高,网络训练误差几乎为0,网络回判MSE误差为0.003 9,明显低于逐步回归分析结果,独立检测集MSE误差为0.000 4,也很低,说明BP人工神经网具有较好的泛化能力.此方法得到的模型预测能力要优于逐步回归模型.     

关于泛化神经网络与支持向量机的研究

人工神经网络(ANN)的泛化特性是神经网络最重要的特性,同时也是最不容易保证的特性。本文对改进泛化的神经网络算法以及新兴的机器学习算法——支持向量机算法进行研究,并分别用BP神经网络、改进泛化能力的神经网络、支持向量机对人体脂肪测试实例进行仿真预测分析,结果表明,支持向量机比神经网络、改进泛化神经网络具有更好的预测(泛化)能力,是人工神经网络的替代方法。     

机器学习技术在胸癌诊断中的应用

为了提高胸癌诊断的识别精度,提出了应用机器学习方法建立胸癌诊断模型。其中描述细胞特征的参量作为模型的输入,细胞的类别对应模型的输出。选取三种机器学习方法作为建立模型的训练算法,分别为反向传播(Back Propagation,BP)神经网络、学习矢量量化网络(Learning Vector Quantity,LVQ)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)。仿真结果显示三种机器学习方法所见的诊断模型均具有较高的识别率(BP:97.28%,LVQ:98.06%,SVM:98.45%),可作为有效地识别方法用于其他医学诊断研究。     

应用反向传播神经网络算法的发动机动态总压畸变预测

为提高动态总压畸变预测的准确性,通过引入反向传播神经网络算法,研究其在紊流相关中的可行性和准确性.结果 表明:反向传播神经网络可应用于紊流相关以预测动态总压畸变;采用单个工况进行自我预测时,神经网络显示了良好的预测能力,预测结果与试验值吻合很好;采用反向传播神经网络法,5个工况作为样本预测各工况紊流度时,样本工况的平均紊流度与试验值一致,而测试工况中个别工况的平均紊流度与试验值有些偏差,网络的设置和训练需要进一步研究,以提高网络的预测能力.从与最小二乘法的预测结果对比来看,神经网络法是一种更有前途的预测方法.     

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.     

Support vector machine applied in QSAR modelling

Support vector machine （SVM）, partial least squares （PLS）, and Back-Propagation artificial neural network （ANN） were employed to establish QSAR models of 2 dipeptide datasets. In order to validate predictive capabilities on external dataset of the resulting models, both internal and external validations were performed. The division of dataset into both training and test sets was carried out by D-optimal design. The results showed that support vector machine （SVM） behaved well in both calibration and prediction. For the dataset of 48 bitter tasting dipeptides （BTD）, the results obtained by support vector regression （SVR） were superior to that by PLS in both calibration and prediction. When compared with BP artificial neural network, SVR showed less calibration power but more predictive capability. For the dataset of angiotensin-converting enzyme （ACE） inhibitors, the results obtained by support vector machine （SVM） regression were equivalent to those by PLS and BP artificial neural network. In both datasets, SVR using linear kernel function behaved well as that using radial basis kernel function. The results showed that there is wide prospect for the application of support vector machine （SVM） into QSAR modeling.     

江西省龙南县滑坡易发性评价

区域滑坡易发性评价是国内外地质灾害研究的重点和热点。目前,国内外学者已提出了支持向量机(support vector machine,SVM)、BP神经网络和随机森林等多种模型并成功用于滑坡易发性评价。但在利用这些机器学习模型评价滑坡易发性时,存在着参数选取困难、建模效率低、模型训练时间长和对评价指标解释能力弱等问题。为简化建模过程、提高预测精度及增强模型的可解释性,提出了基于频率比分析和偏最小二乘回归法(partial least squares regression,PLSR)的滑坡易发性评价模型。PLSR模型很好地发挥了主成分分析和回归分析的优势,考虑了评价指标间的内在联系,具有建模过程简洁、可解释性强的优点。将结合频率比法的PLSR模型应用于江西省龙南县滑坡易发性评价,并与BP神经网络、SVM模型的易发性评价结果进行对比。研究表明:PLSR模型的预测精度优于BP神经网络,且与SVM模型预测精度接近;另外,在综合考虑建模效率、预测精度和模型解释能力的情况下,PLSR模型具有更高的实用性。     

基于GAPSO-SVM的航空发动机典型故障诊断

针对遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法优化支持向量机（SVM）存在容易陷入局部最优解、诊断精度相对较低、鲁棒性较差的问题,提出了一种结合GA、PSO、模拟退火算法的GAPSO优化算法,利用这种算法对SVM的参数进行了优化,优化后的算法能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡.通过对航空发动机典型故障的诊断研究表明,该方法不仅能够取得良好的分类效果,诊断精度高于BP神经网络、自组织神经网络、标准SVM、GA-SVM,而且有较好的鲁棒性,更适合在故障诊断中应用.