神经网络及其在股市预测中的应用

将BP神经网络和RBF神经网络应用于股市综合指数预测.预测结果表明,RBF网络计算量少,学习速度快,预测精度高.     

港口船舶交通流量预测

为更精确地对港口或航道内船舶交通流量进行预测,分别建立BP神经网络预测模型和RBF神经网络预测模型进行仿真,并以宁波港船舶交通流量为例进行验证.结果表明,在宁波港现有发展基础和港口设施状况下,RBF神经网络用于宁波港船舶交通流量预测误差较小,预测值与实际值相近.     

RBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性.     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

基于神经网络方法的民航安全预测研究

为了对民航系统安全运行状态进行科学的分析和预测,选取能够反映民航安全综合状态的重要指标之一——飞行事故万时率,分别采用BP神经网络和RBF神经网络的理论和方法对其进行分析预测和仿真验证。两种方法预测结果的对比分析表明神经网络方法能较准确的预测出民航的综合安全状况,而相比于BP神经网络,RBF神经网络具有更高的预测精度。     

IBF神经网络电力负荷预测模型研究

运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性．     

比较BP神经网络和RBF神经网络在基金净值预测中的应用

基金市场的活跃程度直接影响基金净值的变动,市场内部的影响因素具有较强的非线性特征,神经网络模型强大的非线性处理功能能够更为精准地预测基金净值的走势.本文采用BP神经网络和RBF神经网络对华夏成长基金进行实证分析,比较2种方法的预测精度.实证结果表明:RBF神经网络的仿真结果与真实值匹配程度较好,具有更高的预测精度.     

交通流的混沌特性分析及其预测

实时准确的短时交通流预测是智能交通系统中实现交通控制和诱导的关键技术之一.首先,采用饱和关联维数法和互信息量法对交通流时间序列的嵌入维数和延迟时间进行计算,并根据计算结果对交通流时间序列进行相空间重构;然后,采用wolf方法计算其最大Lyapunov指数,并对其进行功率谱分析,结果表明,交通流时间序列具有噪声;最后,分别采用基于BP神经网络和RBF神经网络的预测模型对交通流时间序列进行预测,结果表明,2种模型对短时交通流均能较好预测,但后者的预测精度较高,预测速度较快.嵌入维数;延迟时间;相空间重构;BP神经网络;RBF神经网络     

采用BP和RBF神经网络的厦门市工程造价预测模型

收集55个厦门市典型工程造价指标,利用SPSS软件对数据进行预处理,选取11个工程特征作为造价的主要影响因素,分别建立基于多层前馈(BP)和径向基函数(RBF)神经网络的工程估价模型.从55个案例中随机抽取10个作为预测样本,剩下的45个作为训练样本,进行BP,RBF神经网络预测模型的训练和测试.结果表明:通过参数优选的RBF神经网络工程造价预测模型,预测误差在5%以内,网络泛化能力更优越,可用于实际工程造价的辅助估算.     

唐钢1700加热炉钢坯温度神经网络预测模型

根据唐钢1700生产线加热炉的实际生产数据,提出了三种神经网络的钢温预测建模方法,即分别采用BP神经网络、RBF神经网络、RBF-BP组合神经网络建立了钢坯出炉温度的神经网络预测模型,并利用MATLAB软件分别对三种模型进行了仿真。研究表明,RBF神经网络模型相比较BP有较快的学习速度,但是识别精度稍低。而RBF-BP网络模型结合了二者优点,并具有更好的泛化能力,识别精度更高。     

非线性、大滞后系统神经网络辨识研究

基于神经网络的非线性、大滞后系统辨识是当前研究的热点之一,介绍了神经网络辨识的基本原理,研究了BP与RBF神经网络两种典型网络的设计和算法,最后通过MATLAB进行了仿真分析与比较。仿真结果表明:一致性方面RBF优于BP神经网络,RBF神经网络收敛速度更快,辨识效果更好;泛化性能方面RBF网络较差,不如BP网络。由此得出两种网络各自的优缺点,在实际应用中可以此作为神经网络模型辨识的参考。     

基于RBF神经网络的语音情感识别

介绍了径向基函数神经网络的原理、训练算法,并建立了RBF神经网络的语音情感识别的模型。在实验中比较了BP神经网络与RBF神经网络分别用于语音情感识别识别率,RBF神经网络的平均识别率高于BP神经网络3%。结果表明,基于RBF神经网络的语音情感识别方法的有效性。     

一种复合型前馈神经网络结构

ＢＰ网络是一全局逼近的网络,通常,在对样本数据的选取要求上,它不如ＲＢＦ网络高,即ＢＰ网络在训练样本数据的代表性不强时也可表现出对非线性函数较强的逼近性能,鉴于此,作者提出了一种复合型前馈神经网络结构在此结构中,笔者采用了ＢＰ神经网络对训练数据进行预处理而得到径向基函数（ＲＢＦ）网络的初始中心矢量点集的方法该方法使得ＲＢＦ网络中心矢量点集由传统的随机确定改为对它的优化选取,由它确定的ＲＢＦ网络的中心矢量具有相当的柔性,从而增强了径向基函数（ＲＢＦ）神经网络整体的泛化性及鲁棒性,最终使得该复合型神经网络具有了很好的精度和泛化性仿真结果表明了本文所提网络的有效性     

基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

基于多层前向神经网络对任意非线性连续函数有较好的逼近效果，对BP(反向传播算法)神经网络和RBF(径向基函数)神经网络作了理论上的分析比较。并采用实际数据进行训练。说明了RBF神经网络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络。最后，以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型，并进行了模型检验，证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度。     

饱和粘土本构关系的神经网络模型

基于不同应力中径下饱和粘土的三轴试验和反问题理论，提出了用改进BP神经网络和径向基函数（RBF）神经网络这两种方法来建立粘土的本构模型。实例分析表明，两种模型对具体本构关系都能够很好逼近和预测，比较起来，径向基函数神经网络模型的稳定性好，且逼近速度快，而改进BP神经网络稳定性好，但逼近速度过慢。     

基于RBF神经网络的跳频信号频率预测的研究

提出了一种跳频信号频率预测的解决方案——RBF神经网络．比较了BP神经网络和RBF神经网络在跳频信号频率预测中的性能差异．应用MATLAB针对一伴有随机噪声的信号进行了仿真实验，证明了该理论的可行性与优越性。     

基于径向基神经网络的建筑物空调负荷预测模型

本文建立了一种基于径向基（RBF）神经网络的建筑物空调负荷预测模型。对广州市某办公楼在夏季不同月份的逐时冷负荷,分别用RBF神经网络模型和BP神经网络模型进行训练和预测计算,发现RBF神经网络模型预测的均方根误差ΔRMSE和平均相对误差ΔMRE都仅是BP神经网络方法的64％左右。仿真结果表明径向基（RBF）神经网络具有更高的预测精度及更好的泛化能力,是建筑物空调负荷预测的一种有效方法。     

基于径向基函数(RBF)神经网络的储层损害诊断技术研究

在石油勘探开发过程中会因各种原因造成储层损害,降低油井产量甚至停产,必须对损害储层进行准确定量诊断的基础上采取相应的解堵措施,提高或恢复油井产量．人工神经网络法是进行储层损害诊断较好的方法,但目前仅限于BP神经网络,或改进的BP神经网络的应用．本文通过对BP神经网络和径向基函数（RBF）网络的对比表明,径向基函数（RBF）网络具有收敛速度快、预测精度高等优点,并在确定影响储层敏感性和各损害类型因素的基础上,分别收集了各数据70组以上,然后进行了径向基（RBF）网络训练和应用,分别建立了径向基（RBF）神经网络在储层损害敏感性和定量诊断领域的应用,实现了对储层水敏性、盐敏性、速敏性预测,以及储层微粒运移、固相颗粒堵塞、水化膨胀和结垢损害程度的定量诊断;同时,提出的径向基（RBF）网络储层损害定量诊断法在孤东油田17口井上得到了检验,成功率达100％,证明RBF网络法与其它方法相比具有诊断结果准确性高、结论可靠、推广应用方便、收敛速度快等优点,提高了储层保护措施和解堵措施优化决策的科学性和准确性,在油田生产中发挥了重要作用．