基于BP人工神经网络的湖南省汽车保有量预测

文章在具体分析影响湖南省汽车保有量的各相关因素及主导因素的基础上，应用BP神经网络预测湖南省2005年的汽车保有量。预测结果表明，与传统的预测方法相比,BP神经网络的精确度更高，这表明BP神经网络具有很强的学习与泛化能力。     

基于主成分分析的BP神经网络对房价的预测研究

为了提高房价预测精度,采用基于主成分分析的BP神经网络预测模型.首先运用主成分分析对影响房价指标重新组合生成新的综合指标,然后采用非线性预测能力非常强的BP神经网络对其进行建模,并对房价进行预测.仿真结果表明,基于主成分分析的BP神经网络的房价仿真值与历史值的系统总误差只有0.52%,可作为房价预测的一种行之有效的方法.     

基于主成分分析的BP神经网络在电力系统负荷预测中的应用

BP神经网络应用于电力系统负荷预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,BP神经网络的预测精度会下降。针对这一问题,本文提出一种改进新方法,具体是利用主成分分析（PCA）方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络的结构,从而有效解决了BP网络预测精度下降的问题,最后通过实际的算例验证了该方法的有效性。     

基于主成分分析与BP神经网络的冲击地压预测

冲击地压的发生会对矿山造成巨大的经济损失,预测预报是防治冲击地压的重要组成部分。文章将主成分分析方法与反向传播人工神经网络(即BP神经网络)方法相结合,用于对冲击地压的预测。首先,利用主成分分析法对冲击地压的影响因素进行分析,降低数据的维数。然后,将所得的数据作为BP神经网络的输入数据进行训练,用训练好的神经网络对冲击地压进行预测。预测结果与实际结果的对比表明,利用主成分分析—BP神经网络方法对冲击地压预测是可行的。     

基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用

以甘肃省瓜州县为例,利用1988~2007年的总需水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的7个因子进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明:国内生产总值、工业总产值、农业总产值和大牲口数4个因子为影响研究区需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,确定网络输入节点数,建立瓜州县总需水量预测模型。模拟计算结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型取,预测结果的绝对误差小于±0.05×109m3。     

BP神经网络主成分分析在试飞数据预测中的应用

本文采用主成分分析与BP神经网络相结合的方法对试飞数据进行了预测,同时还对BP神经网络主成分分析法与全要素BP神经网络分析法进行了比较．结果表明BP神经网络主成分分析法具有精度更高、收敛速度更快等特点。     

基于神经网络的中国汽车保有量建模与预测

利用改进的BP神经网络对中国2000年、2005年、2010年的汽车保有量进行预测,并与灰色预测的结果进行对比。结果表明,由于神经网络具有很强的学习与泛化能力,因此在处理具有一定程度不确定性的非线性系统的建模与预测方面,神经网络有很好的应用价值。     

基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具.利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型.计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果.     

矿井涌水水源的主成分分析和BP神经网络判别

为准确判别矿井涌水水源,针对矿井各主要含水层的水化学特征数据样本,利用主成分分析法消除变量中的重复信息,采用BP算法对网络进行训练,实现对随机挑选样本的判别,并与Bayes判别结果进行比较.结果表明：主成分分析与BP神经网络相结合的方法判别涌水水源的正确率为82.35％,优于Bayes判别法.该研究为有效开展矿井防治水工作提供了参考.     

我国汽车保有量预测方法浅析

对影响我国汽车市场的主要因素进行了分析,建立了以指数平滑、多元回归、神经网络为基础的汽车保有量预测模型,并对三种模型的适用性作了简单分析．     

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...     

基于PCA的BP神经网络股票预测研究

股票市场是国民经济发展变化的"晴雨表",股票价格的涨跌也是政治、经济、社会等诸多因素的综合反映.近几年来,神经网络取得较大发展已经成为热点研究并在各个领域中得到应用.文章基于主成分分析和BP神经网络,以中国石化100天股票历史技术指标数据作为训练样本对收盘价进行预测,20天数据进行检验,并通过图像仿真拟合来验证神经网络股票预测的可行性和准确性.     

基于主成分分析与BP神经网络相结合的机床主轴热漂移误差建模

为提高数控机床热误差模型的预测精度,提出了将主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差的建模和预测方法.使用主成分分析法对多个温度变量进行降维处理或重新组合,将处理后所得较少的主成分变量作为样本输入BP神经网络进行训练而得到主轴热漂移误差模型,并与经过测点优化后以关键点温度作为输入的BP神经网络模型进行对比分析.结果表明：基于主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差模型的拟合精度较高,残差较小;由于BP神经网络的输入变量较少而使所提出的模型训练速度快、迭代次数少.     

上呼吸道感染月发病率的主成分神经网络预测模型

 在医学卫生领域,疾病受许多因素的影响,很难用结构式因果模型解释,根据神经网络预测是一种行之有效的方法。径向基函数（RBF）神经网络应用于疾病的月发病人数预测时,由于影响它的气象因素,如月平均气压、月平均气温、月平均相对湿度、月平均风速、月平均降水量等本身具有很大的相关性,且维数较高,RBF神经网络的预测精度会下降。针对这一问题,本文提出了利用主成分分析方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率确定网络结构,从而有效地解决了预测精度下降问题。最后,以2001年8月至2006年9月甘肃省武威市上呼吸道感染炎月发病人数的资料验证该方法的有效性。至此,应该充分考虑人在各时间段的发病特征,以便更有重点地进行健康防治工作,有效地降低支气管肺炎对人类的危害,保障人类的生活品质。     

基于神经网络的公路网规模预测

路网规模研究是公路网规划的重要内容。考虑影响公路网合理规模的多种因素，提出了一种基于BP神经网络的公路网规模预测方法，并建立了模拟路网规模与其影响因素间的非线形关系预测模型。步骤依次为：改进传统的BP算法、合理确定影响因素、建立预测模型、模型的训练与检验、数据预测。预测结果表明，该方法客观、合理，预测精度高，实用性强，具有较强的理论与实际应用价值。     

基于BP神经网络的垃圾热值预测模型

 入炉垃圾热值不稳定,对焚烧炉的稳定运行有很大影响。采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立垃圾焚烧炉入炉垃圾热值的预测模型。利用Garson方法和主成分分析法对某垃圾焚烧电厂在线运行数据进行分析后,作为BP神经网络的输入参数,实现入炉垃圾热值的在线测量和预测。研究结果表明,该模型预测平均相对误差为2.64%,检验样本相对误差平均值概率为95%的置信区间为[-1.75,2.59],有较高的准确性和置信度,具有较好的工程应用价值。     

基于BP神经网络客运量的分析及预测

客运量分析预测是一个复杂的非线性系统，针对传统分析预测方法的不足，采用BP神经网络对客运量进行分析及预测，通过对1990—2002长江三角洲地区社会经济数据与客运量数据的处理，建立了客运量的神经网络预测分析模型，借助MATLAB7．0软件，进行网络学习与训练仿真实验，与线性回归模型分析预测结果进行对比，结果表明应用BP神经网络对客运量的分析预测精度更高、效果更好。     

基于动态主元分析的财务困境预测模型

当神经网络用于上市公司的ST预测建模时,取得高质量的样本是相当重要的.本文连续运用主元分析(也称动态主元分析),将多年的数据应用到经济预测模型中去,既增大了信息量又没有增加网络的复杂性,使得预测更加合理有效.最后将动态主元分析与BP网络结合构造了一个网络模型,并给出了实证研究的详细结果.     

基于BP神经网络的短期降水预报

人工神经网络(Artificial Neural Network,简记为ANN)是最近发展起来的十分热门的交叉学科,它涉及生物、电子、计算机、数学和物理等学科,并在工程上具有非常广泛的应用前景．本文介绍了BP神经网络的结构及算法,基于BP神经网络的短期降水预报模型的建立,并分析了BP算法在该应用中的优缺点．