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。     

基于因子BP神经网络预测模型的胃溃疡发病率预测

目的:在医学卫生领域,疾病发病率受许多因素的影响,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。多层前馈神经网络(BP)应用于疾病发病率的预测时,由于影响它的气象因素,如月平均气温、月平均气压、月平均相对湿度等本身具有很大相关性,且维数较高,BP神经网络的预测精度会下降。方法:针对这一问题,提出了利用因子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,有效地解决了预测精度下降的问题。结果:以2003年1月至2009年12月青海海西州地区胃溃疡发病率的资料验证了该方法的有效性。结论:应该充分考虑胃溃疡在各时间段的发病率特征,以便更有重点地进行健康防治工作,有效地降低胃溃疡对人类的危害,保障人类的生活品质。     

基于PCA的RBF神经网络预测方法研究

主成分分析(PCA)法可以提取样本集的主成分,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数。针对用RBF神经网络进行多因素时间序列预测时样本特征指标过多的问题,提出用统计理论的PCA方法对数据进行预处理,再选出几个主成分作为神经网络的输入节点.仿真实验表明,基于PCA的RBF神经网络模型在拟合预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好效果,简化了网络结构,改善了预测精度.     

RBF神经网络主成分分析法在交通量预测中应用

文章基于径向基函数(RBF)神经网络应用于交通量预测时,如果输入空间严重自相关及网络维数较高时,RBF神经网络的预测精度会下降这一问题,提出了一种改进的RBF神经网络主成分分析法。用实例证明,该方法在模拟预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好的效果。     

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。     

RBF主成分分析法在电源车数据预测中的应用

采用主成分分析与RBF神经网络相结合的方法对某型电源车数据进行了预测,同时还对RBF神经网络主成分分析法与全要素RBF神经网络分析法进行比较,结果表明RBF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PCA与RBF的建筑能耗预测建模

由于建筑能耗因子间存在非线性和高度冗余特性,传统预测方法很难消除数据之间冗余和捕捉非线性特征,导致预测精度较低.为了提高建筑能耗预测精度,提出一种将主成分分析(principal component analysis,PCA)和径向基函数(radial basic function,RBF)神经网络相结合的建筑能耗预测方法(PCA-RBF).利用PCA消除建筑能耗高维变量数据的相关性,并按累积贡献率提取主成分,将主成分作为RBF神经网络的输入进行训练学习.通过PCA避免了模型过多的输入导致的训练耗时长及预测精度较低的不足.通过将PCA-RBF模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与RBF神经网络及BP神经网络模型相比,实验结果表明PCARBF模型方法能有效提高建筑能耗预测精度.     

基于PLS-BP神经网络组合模型的回采工作面瓦斯涌出量预测

提出PLS-BP神经网络组合模型,预测回采工作面瓦斯涌出量.利用分源预测法划分回采工作面瓦斯涌出来源,根据瓦斯涌出来源受不同因素的影响,运用偏最小二乘法(PLS),通过交叉有效性分析,确定提取主成分个数,将主成分作为神经网络输入层建立关联模型.研究证明,本方法不仅避免了各种不相关因素之间的干扰,解决各因素之间多重相关问题,降低变量维数,而且可以结合BP神经网络的非线性映射能力和适应学习能力等优点,提高预测稳定性和精度.     

基于差值灰色RBF网络模型股票价格预测研究

针对RBF神经网络的预测精度受样本数据随机性影响较大,而灰色理论能弱化数据随机性的特点,提出了差值结合法将灰色GM(1,1)模型和RBF神经网络模型有效地结合起来,构建了差值灰色RBF网络预测模型。并利用此模型进行股票价格预测,实证结果表明:该模型预测稳定性较好,预测精度高,平均预测误差为0.68%,与BP神经网络和RBF神经网络相比具有更好的泛化能力和更高的预测精度,在股票预测中具有一定的实用价值。     

基于粗糙集与神经网络的机场气象新型预测模型

针对民用机场多因素气象预测问题的复杂性,提出了一种基于粗糙集—RBF神经网络模型.该模型利用粗糙集理论约简气象影响因素,提取关键因素作为网络的输入,简化了网络结构.实例验证,该模型的学习训练速度和预测精度远优于传统的RBF神经网络模型.     

两种马尔科夫链菜单预测模型建模

软件复杂度的增加,导致菜单项数的激增,从而导致菜单交互过程中视觉搜索时间的增加和认知负荷的加重.论文研究了基于绝对分部的马尔科夫链预测模型(ADMCP)和多阶叠加的马尔科夫链预测模型(SPMCP),在不同Top-N下,对下一个可能选取的菜单项进行预测的预测能力.实验结果表明,ADMCP适用于预测项数Top-N大于5时的菜单项预测,而PSMCP适用于Top-N小于等于5时的菜单项预测.     

基于人工神经网络集合预报的济南市臭氧预报方法

由于观测的不准确以及资料分析、同化中的误差,单一预报仅是一个可能的解。为弥补其不足,提出了一种基于人工神经网络集合预报的臭氧(O₃)预报模型,选取8类气象因子及2类污染物因子,搭建人工神经网络预报模型,并采用随机扰动方法,产生15组相互独立的随机扰动气象场,搭建人工神经网络集合预报模型,并以2013年—2019年5月—9月数据作为训练集,以2020年5月—9月数据作为测试集。结果表明:与单一人工神经网络预报相比,人工神经网络集合预报准确率明显提高,O₃污染命中率明显提高,O₃污染漏报率明显减少,O₃污染空报率略有增加;人工神经网络集合预报对O₃污染预报有过多倾向,而单一人工神经网络预报则有过少倾向;以2020年7月3日—9日的一次O₃重污染过程为例,与单一人工神经网络的确定性预报相比,人工神经网络集合预报能够更好地反映出污染的迅速累积上升及持续过程。通过提供定量的概率预报,人工神经网络集合预报可以给出多种可能性及其发生的概率,能为预报员提供包括不确定性在内的更多预报信息,该模型具有一定的实际应用价值。     

基于多灰色预测模型对比的高速公路路基沉降量预测

高速公路路基沉降量的预测不仅关系着高速公路的施工质量与服务水平,同时对高速公路的行车安全也有重要影响.根据路基沉降量的实测资料,通过多种灰色预测模型对路基沉降量进行了数据规律分析及精度对比,选取了最优的灰色预测模型对路基最终沉降量进行预测.为路基稳定性的评价与路基沉降的控制应对提供了参考.     

预测参数的选择与建筑物逐时冷负荷的预测

利用逐步回归分析进行了预测参数的选择和建筑物逐时冷负荷的预测,并将其与采用相同数据集的神经网络(ANN)的冷负荷预测结果进行了对比分析。     

翼型远场、中场阻力计算方法对比研究

本文研究应用了远场阻力计算方法,以及基于翼型阻力分解策略的中场积分计算阻力的方法。远场阻力计算方法是利用动量定理推导得出的,该方法较传统的表面积分方法,具有不受物体表面的影响,对于复杂外形也适用的特点;中场积分方法是近年来提出的一种新的计算阻力的方法,该方法将流场分为三个不同的区域：波阻区、型阻区、数值耗散区,通过对不同区域进行积分将阻力分解为波阻、型阻、数值耗散阻力。计算结果表明中场积分方法与传统的表面积分方法和远场积分方法相比,不仅可以将阻力分解成不同部分以便于进一步分析阻力产生机理,而且在计算中对网格量的要求较低,即使在网格量较小的情况下也能得到较精确的结果。     

基于Elman组合预测模型的瓦斯涌出量预测

为提高矿井瓦斯涌出量的预测精度,基于Elman回归神经网络原理,以指数型线性回归、双曲线型线性回归及灰色预测三种方法得到的瓦斯涌出量预测值为样本数据,建立Elman组合预测模型,并利用MATLAB软件进行预测。结果表明,Elman组合预测结果的拟合曲线更接近实际情况。该模型有效提高了瓦期涌出量的预测精度,为煤矿安全生产提供了理论支持。     

卷烟焦油预测研究

为了解决传统预测方法不能准确预测焦油量的一小样本非线性预测问题,提出从支持向量机的角度进行预测,并在其中关键问题核函数的选择上,应用保角映射进行核函数构造.该算法将焦油预测问题通过非线性变换映射到一个高维的特征空间,在高维的特征空间构造线性判别函数以替换原空间的非线性判别函数.选择22种不同地区和等级的烟叶,利用相同卷烟纸和滤嘴将各种烟叶卷制成单料卷烟,检测得各种烟叶单克烟丝烟雾中焦油量,以此为样本,进行函数训练并进行预测.实验证明该算法能提高焦油量预测精度和效率.     

贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用

贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计方法进行的一种预测,贝叶斯统计不同于一般统计方法,其不仅利用模型信息和数据信息,而且充分利用了样品的先验信息.根据贝叶斯预测模型的特点,介绍了几个贝叶斯预测模型的预测过程和计算步骤,并对南宁地区自1970年以来19年间的气温变化进行了预测.根据计算结果,分析了不同贝叶斯预测模型的预测特点,并给出了几点结论.     

Pathway计算预测方法研究进展

针对Pathway计算预测问题,从3个方面阐述了Pathway计算预测的若干方法及其优缺点和应用范围,结合实例给出了Pathway计算预测的关键问题。     

预测问题中的PMC准则

将估计问题中的PMC准则应用到预测问题中.在非对称Lienx损失函数下,证明了中位数无偏预测量是某一给定的预测量集合中的Pitman closest预测量,并给出了具体的实例.