基于改进BP算法的水电机组轴瓦温度预测

应用人工神经网络BP算法，对水电机组轴瓦温度与影响瓦温变化的主要因素之间的映射关系进行表达，即建立水电机组轴瓦温度预测模型，并对轴瓦温度及其变化趋势作出预测；同时对BP算法进行改进，引入误差分布函数，动量项因子和组合转移函数，在一定程度上克服原有算法的局部最小问题，获得全局最小解，而且加快了网络的收敛速度。     

电力系统短期负荷预测的改进BP算法

提出了一种电力系统短期负荷预测的算法，通过增加势态项及采用步长自适应等方法的对传统的BP算法进行了改进，实例计算表明该算法可行。     

应用动量BP算法对地下水水位进行动态预测

作者在收集已有观测井地下水位资料的基础上,利用人工神经网络技术中的动量ＢＰ算法对上海地区第Ⅲ承压含水层的地下水水位进行了动态预测,结果表明,该法具有较高的预测精度。     

基于局部权重及阈值调整算法的BP网络预测模型研究

通过对基本BP算法的分析,提出了一种基于局部权重及阈值调整的改进BP算法.结合该改进算法,讨论了在Matlab中创建基于BP网络的交通运输需求预测模型并使用该模型进行预测的过程.同时,将基于局部权重及阈值调整的改进BP算法和加动量项的自适应学习率BP算法的模型的预测效果进行了比较,比较结果表明前者的预测效果优于后者.     

基于改进型BP算法的外债风险指标预测

利用人工神经网络进行时间序列预测是一种较新的方法,它具有不需建立复杂的数学模型以及非线性映射能力强等优点。采用动量法和学习率自适应调整的改进型BP算法对外债风险的各项指标进行了非线性时间序列的预测。仿真结果表明神经网络模型对外债风险的各项指标预测的结果是准确可靠的。     

关于BP算法在负荷预测相关问题探讨

本文在研究了神经网络的模型建立问题基础上,探讨了电力负荷BP算法的建模方法,包括对BP网络模型建立中的隐含层数确定、隐含层节点数确定、训练次数与精度的关系、学习速率的选择、初始权值、训练样本的选择及归一化处理等相关问题进行了较深入定性和定量分析,并通过算例进行了比较实验,得出有益结论。     

BP 算法的可视化研究与 BP 智能算法

本文利用算法的可视化技术，从ＢＰ算法的基本原理出发，分析、研究了梯度、共轭自适应算法的长与短，提出了共轭梯度自适应算法的设想，并在此基础上，利用模拟退火算法思路，构制了ＢＰ智能算法。最后对实际资料进行了多种算法的对比试算，证实了共轭梯度法和ＢＰ智能算法与原算法相比，提高了速度，增强了算法对不同对象的自适应性和智能性。     

基于BP算法的电力系统负荷预测

本文分析了电力系统负荷预测的重要性和与负荷预测相关的数据的特点,给出了基于BP算法的电力系统负荷预测系统的体系结构,重点研究了多层前馈神经网络构建、数据预处理及网络模型的学习。将BP算法应用于电力系统负荷预测,可有效地克服数据不完整性、含噪声等复杂因素对预测结果的影响,提高预测精度。     

基于BP网络的水资源预测方法的研究

对水资源预测的各种方法进行了分析，在本领域内推出一种新的预测方法－人工神经网络，可依据源数据，通过BP算法，自动形成水资源预测模型，从而推算出水资源变化趋势。人工神经网络有较强的学习功能，事先不需建立模型，而是根据预测的精度通过初始数据进行计算。从本文所得结果可以看出，人工神经网络是建立水资源预测模型的一种有效的方法。     

BP神经网络数值预测方法的研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景.在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测.本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议.     

基于小波神经网络的水库泥沙预测

针对水沙机理复杂,水文预报中泥沙难以预测的问题,将小波神经网络应用到水库入库含沙量、泥沙淤积量预测,计算简便,预测结果可为水库短期调度运行和长期运行管理提供依据.采用梯度修正法修正网络权值和小波基函数参数,通过分析影响水库入库含沙量、泥沙淤积量的主要因素,分别建立小波神经网络预测模型.以某水库为例,对其入库含沙量及泥沙淤积量进行了预测.与实测结果的对比分析表明,预测结果的确定性系数分别达到0.70及0.97,且入库含沙量的预测结果较BP神经网络预测结果好.该方法预测精度较高且计算方便.     

人工神经网络及其在电力短期负荷预测中的应用研究

电力系统负荷预测的精度将直接影响电力系统的经济效益和用电的安全和稳定.通过讨论短期负荷预测,来阐述Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法.并分别用BP算法和Levenberg-Marquardt算法对绥龙110 kV变电局所属供电网络远动采集来的负荷数据进行预测,来说明Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法.     

基于神经网络算法的公路货运量预测方法

以陕西省为例,运用灰色关联分析法确定公路货运量的影响因素分别为地区生产总值、第一产业增加值、第二产业增加值、工业增加值、人均地区生产总值、全社会固定资产投资和社会消费品零售总额.将所确定的因素作为公路货运量的预测指标,建立基于BP神经网络的公路货运量预测模型,并对模型进行应用测试.结果表明:该模型具有较高的精度,最大误差为5.3%,可以提高公路货运量预测的准确度,为我国公路货运量的预测研究提供方法支撑.     

BP算法的改进方向

BP是对非线性可微分函数进行权值训练的多层前向网络。BP算法利用了神经网络既能考虑定量和定性因素，又具有自学习、自组织功能的特点。它在控制行业中的应用很有效果，但也有其致命的缺点。通过JAVA语言实现BP算法，并通过实例说明了BP算法的特点，且提出了改进方向。     

长江口粘性细颗粒泥沙絮凝试验研究

长江口航道淤积的主要成因是河流从上游带来的大量粘性细颗粒泥沙，在河口盐、淡水交汇处遇强电解质海水，产生絮凝形成絮团而加速沉降形成的。用长江口粘性泥沙在不同盐度的人工海水中做了大量的试验，研究结果表明，影响絮凝的主要因素为含盐度、颗粒大小、含沙量、泥沙矿物成分、有机质含量等、这些因素和絮团形成的大小有密切关系。     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。     

基于神经网络BP算法的市场预测研究

提出了一种利用神经网络BP算法模型于发现和预测商业市场价格变化趋势的模型。文章着重论述了这一模型的设计思想和实现技术，并选择重庆房地产市场为实验研究对象，给出了用所述方法进行房地产价格预测的实验结果。     

基于神经网络的非正常工况预报

分析了PTA生产中氧化反应器尾氧浓度的影响因素,提出一种用小波分析对数据进行降噪处理的方法。采用BP神经网络并对其进行了一定程度的改进。通过降噪前后的网络仿真结果对比,表明基于小波降噪的神经网络具有更好的精度和更强的泛化能力。用此网络预测尾氧浓度,实现了对非正常工况的预报。通过实际对比,表明该网络能够较理想地预报出非正常情况。