应用组合模型对我国能源消费的预测

鉴于我国能源消费系统的复杂性及非线性特征,分别采用神经网络和时间序列两种方法建立我国能源消费总量的单项预测模型,并对各模型进行了检验,模型的检验结果表明建立的模型可以作为预测未来能源消费量的有效工具.根据标准差法对各模型的结果进行权重分配,建立我国能源消费的组合预测模型,组合预测模型既克服单一模型的缺陷,又提高了预测精度,之后应用此模型对我国未来六年的能源消费进行预测,2015年我国能源消费总量将会达到41.9亿吨标准煤.     

基于组合模型对我国能源消费的预测

鉴于我国能源消费系统的复杂性及非线性特征,本文分别采用神经网络和时间序列两种方法建立我国能源消费总量的单项预测模型,并对各模型进行了检验,模型的检验结果表明建立的模型可以作为预测未来能源消费量的有效工具。根据标准差法对各模型的结果进行权重分配,建立我国能源消费的组合预测模型,组合预测模型既克服单一模型的缺陷,又提高了预测精度,之后应用此模型对我国未来六年的能源消费进行预测,2015年我国能源消费总量将会达到41.9亿吨标准煤。     

基于小波神经网络模型的中国能耗预测

通过中国能源消费数据分析,结合小波分析与神经网络理论方法,建立了相应的中国能耗的小波神经网络模型,对中国能源消费增长率进行了预测,并以此预测出未来中国能源消费需求总量.通过实际数据与预测数据的统计分析表明,小波神经网络模型的预测结果有较高的精度,对中国能源消费需求总量的预测有较高的可信度.     

基于神经网络的预测模型的比较研究

随着经济预测、电力预测等各种预测的兴起,预测对各种领域的重要性开始显现.针对在建立预测模型时不能准确判别使用合适的神经网络,论文归纳了几种常用干预测的神经网络:BP神经网络、RBF神经网络、小波神经网络、组合神经网络,并总结了相应的优缺点,及其适用的预测范围.以某蓄电池厂近几年的销售量为例,检验各种预测模型的精度.预测结果显示,用单一预测模型进行预测时,因自身的局限,使其预测精度和稳定性不高.相比之下,组合预测模型更能有效提高预测精度,可以较充分的降低预测风险,保证预测结果的稳健性.     

基于灰色RBF网络的我国能源消费预测

利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基(RBF)神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值.实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型.该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围.     

组合预测模型在安徽省粮食产量预测中的应用

利用安徽省粮食产量的历史数据,分别采用一元线性回归、指数曲线及神经网络方法建立了安徽省粮食产量的预测模型。以此为基础,建立了安徽省粮食产量的组合预测模型,并对模型的适用性进行了检验。最后,应用该模型对安徽省未来10年的粮食产量进行了预测。结果表明,组合预测模型可以作为安徽省未来粮食产量预测的有效工具。     

基于组合预测方法的安徽经济发展预测

利用最优加权组合法,对时间序列模型、灰色预测模型和神经网络模型进行组合,通过计算确定其权重,得出未来五年安徽省的GDP,同时根据平均绝对百分误差、均方根误差以及泰尔系数,将组合预测模型与单一的预测模型进行比较,得出组合预测模型的精度比单一预测模型预测精度高,并根据组合预测结果可以看出在未来五年安徽省的经济会持续稳定的发展。     

证券市场灰色神经网络组合预测模型应用研究

提出将3种灰色模型(残差GM(1,1),无偏GM(1,1)和pGM(1,1))与神经网络模型进行有机组合,建立一种新的灰色神经网络组合预测模型,并以中国股票市场上证指数为例进行模拟预测.实证表明:组合预测模型的模拟预测精度较原有方法更为精确,可作为股市预测的有效工具.     

基于算术平均最小贴近度和BP神经网络的变权组合预测模型研究

通过构造新的差值-比例矩阵,对2012年的沪铜期货价格建立了基于算术平均最小贴近度和BP神经网络的变权组合预测模型,并对沪铜期货价格进行了实证研究.结果表明,基于算术平均最小贴近度和BP神经网络的变权组合预测模型的预测精度明显高于各个单模型的预测精度,说明了此变权组合预测模型是有效的.     

交通量的灰色神经网络预测方法

结合灰色系统思想与神经网络构成灰色神经网络,根据目前灰色模型与神经网络结合的方法,提出并联型、串联型和嵌入型3种预测模型的结构.并联型灰色神经网络首先采用灰色模型、神经网络分别进行预测,而后对预测结果加以组合作为实际预测值;串联型对多个灰色预测的结果使用神经网络进行组合;嵌入型在神经网络的输入端、输出端分别增加一个灰化层和白化层而构成.对并联型灰色神经网络给出一种根据预测模型的有效度确定加权系数的方法.将上述3种灰色神经网络模型用于对京石高速公路断面机动车实时交通量进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.实验表明:灰色神经网络可提高预测精度,用于交通量预测方法是有效可行的.     

控制系统神经网络结构优化问题研究

应用Δ目标函数法，研究了控制系统神经网络结构优化问题．给出一个推广算法及一个前向全连网络，并对用网络实现非线性映射进行仿真研究．结果表明：用推广算法训练前向全连网络，能同时得到优化结构与权值，训练速度快，适合控制系统神经网络使用     

自适应模糊神经网络构建方法

模糊极大极小神经网络的结构与超盒形状系数有关,该神经网络的性能取决于超盒形状系数的选择.在构建该神经网络时,最优超盒形状系数的确定比较困难,故提出了一种自适应的模糊极大极小神经网络构建方法,取消了超盒形状系数对扩张过程的限制,以是否包含其他类样本为超盒扩张条件.实验结果表明,使用这种模糊神经网络方法生成的神经网络结构更简单,对模式分类的效果更好.     

自适应模糊神经网络构建方法

模糊极大极小神经网络的结构与超盒形状系数有关，该神经网络的性能取决于超盒形状系数的选择．在构建该神经网络时，最优超盒形状系数的确定比较困难，故提出了一种自适应的模糊极大极小神经网络构建方法，取消了超盒形状系数对扩张过程的限制，以是否包含其他类样本为超盒扩张条件．实验结果表明，使用这种模糊神经网络方法生成的神经网络结构更简单，对模式分类的效果更好．     

细胞神经网络的研究进展

本文综述了细胞神经网络的理论、硬件实现、软件系统以及一些应用。     

多态Ising神经网络严格动力学方程的研究

本文提出了符合多态Ｉｓｉｎｇ模型神经网络动力学规则的生成泛函，并从该泛函导出了零温度时严格的三态、四态Ｉｓｉｎｇ神经网络的并行动力学方程。所获得的无自耦网络的动力学方程与发表的结果符合得很好。此方法的优点是在导出多态Ｉｓｉｎｇ神经网络的严格动力学方程的同时能求出其它多个序参量。     

二维图像中交叉点的神经网络识别

提出一种识别灰度图像中交叉点的神经网络方法，用自组织特征映射网络和BP网络组成多分类器，识别图像中的二交叉点、三交叉点和四交叉点，在加入8%的干扰时，仍能达到85％左右的识别率。     

模糊神经网络的若干进展

文章对本世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一门新兴学科——模糊神经网络进行了综述，分析了所取得的主要成果及其特点，并指出了今后模糊神经网络研究中有待解决的许多阿题。对开展模糊神经网络的研究将具有启迪作用和现实意义。     

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。     

基于新型进化规划的异构神经网络集成算法

提出一种基于新型进化规划的异构神经网络集成算法。首先利用改进的进化规划,克服传统的进化规划及EPNet模型的不足,生成多个异构的最优网络,然后对异构网络进行组合求解。该集成算法充分利用了Bootstrap采样的天然特性实现了网络间的异构和差异度,同时又保证了单个成员网络的精度,克服了传统Bagging,Boosting算法中成员网络结构固定,缺乏个体精度的缺点。通过仿真实验证明,该方法较传统集成算法具有更好的泛化性能并减少了传统集成算法中的随机不确定因素。     

量子神经网络动力学及其在信息安全中的应用

提出了二阶Hopfield神经元及其量子动力学模型，讨论了它的粒子数图像，计算了真空量子涨落幅度值。这个幅度值是设计量子神经电子器件，井基于量子神经网络器件进行量子神经计算、量子神经信息存储与提取的物理限制。文章还进一步讨论了量子神经网络器件在信息安全中的应用。