免振捣粉煤灰混凝土抗压强度的神经网络预测

为了解决免振捣粉煤灰混凝土抗压强度预测问题,采用BP神经网络方法通过免振捣粉煤灰混凝土不同配合比训练网络预测其抗压强度,对于BP网络的隐层节点属于不确定层,采用三层结构的BP网络.但隐含单员个数仍未知。在实验过程中将隐含层的神经单元个数作为一个参数试验,结果表明BP神经网络的隐层节点数目对预测精度有较大影响。通过分析得出采用BP神经网络对免振捣粉煤灰混凝土抗压强度预测是可行的。     

粗糙集-改进神经网络落煤瓦斯涌出量预测

为对井下落煤瓦斯涌出量进行预测,采用粗糙集与改进神经网络相结合的方法,在样本数据的筛选上吸取粗糙集数据约简的优点,使选择的数据样本简洁且更具代表性;充分利用BP神经网络的非线性拟合能力,将遗传算法与其相结合,避免BP网络陷入局部最优.利用编写的程序确定隐含层节点数,相比以往经验公式取值更具优势.最后在任家庄煤矿成功应用.研究结果表明:利用粗糙集与改进神经网络相结合模型进行预测,结果准确可靠,克服了以往BP模型的不足.该模型对井下落煤瓦斯涌出量预测具有一定参考价值.     

基于BP神经网络的电解加工精度预测模型

为精确地预测电解加工精度,采用了BP神经网络的方法进行建模．在分析影响加工精度主要因素的基础上,确定了BP神经网络模型的特征参数,并根据实际情况,确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构．用试验参数对模型结构进行训练,最终建立了一个用于电解加工精度预测的BP神经网络模型．利用该模型进行的精度预测结果表明,该模型的预测误差可以控制在10％以内,具有很高的精度预测能力．     

基于量子粒子群-径向基神经网络模型的风速预测

风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义.为了提高风速预测的精度,提出了一种基于量子粒子群-径向基神经网络模型,在确定网络隐含层节点数后,将RBF网络的参数编码成优化算法中的粒子个体进行优化,在全局空间搜索最优适应值的参数.用优化后的神经网络进行风速预测,实例结果表明该算法在预测速度和精度上都得到了提高.     

基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测

针对BP神经网络动态性能的不足、适应性较差的问题,提出了基于自适应Elman神经网络的短期风电功率预测模型。通过对比不同隐含层数的Elman预测模型的预测误差,选取最小误差的隐含层数作为自适应Elman预测模型的隐含层数;根据不同的训练集和预测集的输入,自动调节Elman隐含层节点数,实现隐含层节点数的自适应,寻求具有最佳隐含层节点数的预测模型,提高了风电功率预测精度。     

对改进的自适应BP算法中参数研究

文章以预测开式冷挤压中极限变形程度的BP网络模型为例,针对改进的BP算法,讨论神经元作用函数、初始学习率及隐层节点数等对预测准确性的影响;确定了各参数的选择范围和选择比较理想的网络结构;为更好地预测极限变形程度具有重要的使用价值。     

转换GPS高程的神经元网络方法

介绍了神经元网络BP算法的基本结构,提出了转换GPS高程的神经元网络模型－－经改进的5层BP网络结构。该BP网络结构包括：输入转换层,输入层,隐含层,输出层和输出转换层。由于BP网络激活函数的数据限定区间为[0,1],在工程应用中,增加设置输入转换层和输出转换层是必要的。通过某工程实例,对5层BP网络的具体模型结构进行了一些试验研究。如输入输出层的结构设计,隐含层最佳节点数的选取等。最后得到了一些有工程实用价值的结论。     

基于偏最小二乘的BP网络模型及其应用

基于BP网络模型具有拟合非线性数据的特性,提出一种基于非线性迭代偏最小二乘算法(NIPALS)的BP网络的构造策略,构造了新的PLS-BP网络模型,使BP网络减少迭代步数,提高学习效率.采用非线性迭代偏最小二乘算法预处理数据,将得到主成分数、自变量和因变量的主成分数的权重以及主成分间的关系矩阵B,以此用来确定BP网络的隐节点数和输入层、输出层的初始权值以及隐节点的关联系数.最后,进行仿真实验,并将它与PLS模型、标准的BP网络模型进行了比较,仿真结果表明,拟合和预测效果较好.     

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。     

基于BP神经网络的GFSINS角速度预测

针对无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)中传统角速度算法解算精度不高的问题,提出一种可避免复杂代数运算的反向传播(BP)神经网络算法来求解角速度.基于一种十加速度计构型方案,选择10个加速度计输出、采样周期和臂杆距离等12个已知量作为网络输入,以对数法得到的角速度值作为期望输出,针对5 000个样本在不同的隐含层层数、单层神经元个数以及学习步数等情况下进行网络训练,构建了一个含有30个隐含层神经元的3层BP网络模型.采用此模型对角速度进行实时预测,结果表明:网络具有很好的适应能力和实时性,角速度实时预测时间与对数法相当,且其预测精度比对数法提高大约3倍.     

超细全尾砂絮凝沉降参数优化模型

 为了得到最优的絮凝沉降参数,以絮凝沉降正交试验数据为训练样本和检验样本建立BP 神经网络预测模型。絮凝剂单耗、料浆浓度及絮凝剂浓度作为输入因子,沉降速度和极限浓度作为输出因子。对比隐含层节点数对模型训练过程及预测精度的影响,选取最佳预测模型节点数为9。将絮凝沉降参数细化输入到预测模型中,从而搜索出优选样本,优选参数絮凝剂单耗为4.5 g/t,絮凝剂浓度为0.11%,料浆浓度为15%。经实验对比,该模型对絮凝沉降参数预测结果的相对误差能控制在5%左右,精确度较高,可以作为絮凝沉降参数优选的一种新思路。     

基于BP神经网络模型的大众健美操成绩非线性相关分析

确定了分项评价指标及其标准,具体包括以下9个指标:准确性、整齐性、弹性、协调性、稳定性、控制力、健康性、统一性和和谐性.建立了包含输入层,隐含层和输出层的三层BP人工神经网络模型.结果表明,该模型能够很好地反映9个分项指标的成绩与总体成绩之间的非线性关系.各个样本的预测值与真实值十分接近,相对误差在5%上下波动,网络训练成功.表明BP网络经有效训练后应用于竞技健美操成绩评价具有较高的预测精度和良好的泛化能力.     

基于BP神经网络的隧道下穿既有运营地铁线注浆施工参数预测——以广州地铁18号线隧道注浆工程为例

新建隧道下穿既有运营地铁线施工过程中极易对既有运营地铁线产生不利影响,而广泛采用的超前预注浆尚处于以经验性选取注浆施工参数的阶段,导致工程事故频发。为此,首先以开挖段地层物性参数、地层位移变化值作为输入层,注浆施工参数为输出层,构建了基于BP(back propagation)神经网络的注浆施工参数预测模型;其次,以MAPE(mean absolute percentage error)作为预测精度评价指标,采取试算法对BP神经模型参数(隐含层节点数目、学习率)进行了探讨;最后,将提出的BP神经网络用于指导工程实践。研究结果表明：当BP神经网络预测模型隐含层节点数为9、学习率为0.01、训练次数为20 000以及精度目标值为1×10^-4时,模型适用性评价显示预测值与监测值之间最大相对误差为19,平均相对误差均低于13,说明提出的BP神经网络预测模型可行;进一步的工程应用结果表明：采用预测的注浆施工参数进行注浆后掌子面稳定、开挖过程中未发生隧道塌方等事故,满足相关规范要求。研究成果也可在隧道下穿其他结构或建筑物灾害防控注浆工程中得到推广应用。     

基于机器学习在空气质量指数中的应用

利用机器学习和多元线性回归模型对西安市近一年的空气质量指数进行了研究,首先利用随机森林思想对数据进行了补齐,然后运用交叉验证对神经网络模型选取最优的隐层节点数和训练周期数,最后,通过比较两种模型的拟合效果发现,神经网络模型在对空气质量指数的预测效果明显好于多元线性回归模型。     

基于小波神经网络的股票预测

通过将Morlet母小波基函数作为神经网络隐含层神经元的激励函数,构建了Morlet小波神经网络,对网络结构进行了隐含层节点的优化,对股票收盘价的变化进行仿真和预测,实验结果表明,Morlet小波神经网络具有较好的逼近非线性映射的能力,其泛化性能和预测能力较优.     

一种基于进化计算的高斯径向基网络模型构建方法

为了提高高斯径向基神经网络模型的构建精度,将径向基中心、基宽以及连接权构成分区实数编码结构,将训练样本集作为每一个进化个体解码后的网络输入及输出,并将样本的期望输出同网络实际输出的平均误差平方和作为进化个体的适应度函数,将不同隐层节点数构成的进化个体的最优值作为设计问题的高斯径向基网络结构.采用2个Benchmark测试函数验证在不同隐层节点数情况下通过该进化算法构建的径向基模型的精度,从进化时间、进化代、最小适应度值以及均方根误差等方面作对比.结果表明,采用这种分区实数编码能高精度地构建不同设计问题的高斯径向基网络模型.     

Application of Partially Connected Neural Network

This paper focuses mainly on application of Partially Connected Backpropagation Neural Network （PCBP） instead of typical Fully Connected Neural Network （FCBP）. The initial neural network is fully connected, after training with sample data using cross-entropy as error function, a clustering method is employed to cluster weights between inputs to hidden layer and from hidden to output layer, and connections that are relatively unnecessary are deleted, thus the initial network becomes a PCBP network. Then PCBP can be used in prediction or data mining by training PCBP with data that comes from database. At the end of this paper, several experiments are conducted to illustrate the effects of PCBP using Iris data set.     

基于随机森林优化的自组织神经网络算法

针对基于降维的神经网络分类器预测模型在分析过程中存在特征丢失, 并导致精度下降的问题， 提出一种基于随机森林算法优化的多层感知器(MLP)回归预测模型. 该优化模型通过在MLP回归模型网络的全连接层和逻辑回归层之间增加一个优化机制, 利用随机森林算法对隐藏层状态的优化实现改进, 从而解决了降维过程中神经网络丢失数据特征的问题. 在借贷客户信息数据集上的实验结果表明, 该模型在保证主要特征的同时大幅度提升了预测准确率, 证实该模型在特征工程中具有较高的实用性.     

基于LMBP算法的崇阳溪流域降雨径流预报模型研究

采用泰森多边形法对流域进行划分,分别确定崇阳溪上游流域6个雨量站控制子流域的面积权重.选择1997至2014年的14场流域降雨径流过程为训练样本,以上游6个雨量站的时段雨量和武夷山水文站前期流量为输入,武夷山水文站相应流量为输出,采用3层网络,其中隐含层节点数采用试算法确定,建立崇阳溪上游流域LMBP神经网络降雨径流预报模型.利用余下的7场降雨径流过程对模型进行检验,结果表明,模型运算速度快、时效性好,预报精度符合要求,可以用于流域的降雨径流预报.