线性回归模型精化方法

为了解决由试验观测数据建立的回归拟合模型存在的模型误差,用基于回归残差的神经网络方法精化模型.采用给定方程获得模拟数据,通过数据结构散点图建立回归模型趋势项,利用经典最小二乘法估计趋势项参数,由趋势项参数计算回归残差,借助误差分级迭代的改进BP算法对趋势项进行精化,将两部分叠加获得精化模型.试验结果验证了基于回归残差的神经网络方法精化模型的有效性:神经网络方法精化后的模型能提高回归模型的拟合及预测精度5倍以上,优于最小二乘配置法和半参数法精化结果.神经网络方法精化模型既克服了单一神经网络模型的不可解释性,使模型具有物理意义,又具有较高的预测精度.     

基于改进径向基函数神经网络的交通出行选择策略分析

利用逻辑回归方法分析影响交通出行选择的各种因素;建立基于径向基函数神经网络的交通出行选择预测模型,同时建立基于线性回归-径向基函数神经网络模型和基于逻辑回归-径向基函数神经网络模型预测人们出行方式选择高铁还是火车.结果表明,与单一径向基函数神经网络算法相比,回归-径向基函数神经网络组合算法预测准确率更高,而逻辑回归-径...     

基于回归神经网络的复杂工业对象的建模

讨论一种动态神经网络－Ｅｌｍａｎ回归神经网络的结构和算法,基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象－直流电弧的神经网络建模方法,并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较。     

一种基于组合模型的时间序列数据挖掘系统

提出了一种新的时间序列数据挖掘方法———基于BP(Back Propagation)神经网络和回归分析的组合时间序列数据挖掘模型.重点讨论了神经网络———回归———线性神经网络组合模型的建立过程,强调了通用性,并应用于浙江省可持续发展预测,取得了满意的结果.该组合模型采用神经网络技术来确定权重系数,提高了对复杂非线性系统的拟合能力,为时间序列数据挖掘提供了一种新的实用方法.     

基于Hensel构造的回归神经网络符号计算模型及算法

将传统意义下Hensel构造提升的方法与回归神经网络模型有机地结合起来，提出一种基于Hensel构造方法的回归神经网络近似代数符号计算新模型和PFRNN网络算法。该模型不但具有回归神经网络的特点，而且具有Hensel构造提升的思想，给人们研究代数符号计算与近似代数符号计算提供一种可视化手段。通过多元多项式近似因式分解算例分析可以看出，新模型刻划出在符号计算意义下精确计算与近似计算的本质与联系。     

基于回归神经网络的非线性动态数据校核及其应用

研究了简化型内回归神经网络基于自适应梯度下降法的训练算法，并提出了一种基于简化型内回归神经网络的非线性动态数据校核新方法，结果表明所提出的方法能够有效地对非线性动态过程进行数据校核，并具有良好性能，与传统的动态数据校核方法相比，所提出方法具有不需要掌握过程本身的精确模型，避免了过程模型误差可能带来的估计误差，不需事先知道测量噪声和过程噪声的统计特性等特点。     

基于相空间重构和非参数神经网络集成股市预测研究

利用奇异谱分析方法对股市时间序列重构，降低噪声并提取趋势序列，并利用C-C算法确定嵌入为维数和延迟阶数进行相空间重构，生成神经网络的学习矩阵，进一步利用Boosting技术和不同的神经网络模型，生成神经网络集成个体，最后采用非参数回归模型进行集成，建立多元变窗宽高斯核函数的非参数回归的神经网络集成模型，以此建立股市预测...     

偏最小二乘回归与神经网络结合模型的应用

偏最小二乘回归是一种新型的多元统计数据分析方法，能够在自变量存在严重相关的条件下进行回归建模；神经网络可以克服模型是观测数据的线性组合的局限。将两者有机的结合起来，建立偏最小二乘回归神经网络模型，可以使预报的精度提高。     

基于线性回归与神经网络的储层参数预测复合方法

为提高储层参数的预测精度,提出一种利用测井资料,结合多元线性回归和神经网络预测储层参数的新的复合方法,具体分两步:(1)通过多元线性回归分析建立回归值y'的计算模型,将y'作为储层参数的初步预测值;(2)通过RBF神经网络建立y'的残差Δd的预测模型,将预测结果Δd作为y'的非线性误差补偿,最终建立储层参数解释模型,y=y'+Δd。基于该方法,结合测井资料和岩心数据,建立了鄂尔多斯盆地某致密砂岩气田M3井区S_2~2、T_2~2段孔隙度和含水饱和度的测井解释模型,结果显示,新方法建立的模型预测值与S_2~2、T_2~2段实际岩心孔隙度、含水饱和度值的平均相对误差均小于17%,明显优于单独根据多元线性回归分析或RBF神经网络建立的解释模型,预测精度更高。     

BP神经网络预测高水分农产品物料比热的探索

高水分农产品物料的比热是农产品加工工程研究和农产品加工设备设计中的重要热特性参数之一。预测精度关系到所设计加工设备的质量、性能的优劣。本文建立了高水分农产品物料比热的ＢＰ神经网络模型,比较了二元回归模型和ＢＰ神经网络模型对高水分农产品物料比热的预测效果,得到ＢＰ神经网络模型的预测精度高于二元回归模型。     

冷轧机HAGC系统非线性模型辨识

分析了冷轧机液压自动厚控系统（HAGC）的非线性动力学模型特性．采用改进的Elman网络,建立了某冷轧平整机HAGC系统的动态模型,试验结果表明,Elman网络利用内部状态反馈描述系统的非线性动力学行为,适合于高阶非线性动态系统的实时辨识。     

基于改进Elman神经网络的非线性预测控制

为了提高非线性预测控制中预测模型的精度,提出一种基于递归神经网络建模的预测控制方案.采用改进Elman神经网络在线建立预测模型,用递推最小二乘法在线修改神经网络权值,并引入误差补偿环节,从而达到改善预测模型精度的目的,使控制系统的控制性能得到提高.仿真实验表明了该方法的有效性.     

基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型

空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系，且这种关系具有动态性，因而传统方法的预测精度不高，而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点，建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型，并进行了实例预测。文中还比较了Elman网络和BP终结建模效果，仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点，说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。     

OIF Elman神经网络在股市综合指数预测中的应用

利用具有动态反馈机制的OIF Elman(Output-Input Feedback Elman)人工神经网络模型对股市的综合指数进行预测,为股票市场的建模及预测提供了一种新的技术和方法。实验模拟结果表明,OIF Elman网络具有极佳的逼近性能,预测数据与实际数据基本吻合,因此,OIF Elman神经网络用于股市预测是可行、有效的,具有很好的预测潜能和广泛的应用前景。     

数据挖掘在安钢电极预测建模中的应用

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果.     

基于相空间重构及Elman网络的停车泊位数据预测

针对停车诱导系统（PGIS）中短时空余停车泊位时间序列数据预测问题，提出应用相空间重构与Elman神经网络相结合的方法来进行预测．首先分析了相空间重构的技术原理，在此基础上导出时间序列预测模型，并以Elman神经网络训练模拟该模型．介绍了相空间重构与Elman神经网络相结合的预测方法的具体实现过程与步骤，提出了短时空余停车泊位数据的预测效果评价指标．通过预测实例表明，该方法用于停车诱导系统中短时空余停车泊位数据的预测具有较好的预测准确性和有效性．     

二次最小化问题的有限时间递归神经网络求解

利用一类递归神经网络模型来求解二次最小化问题，在该模型的基础上加入双符号幂激励函数，以加快递归神经网络的收敛速度，甚至达到有限时间收敛.通过调节设计参数λ的取值，递归神经网络的收敛性能可进一步提高.利用MATLAB软件对有限递归神经网络模型进行仿真，数值仿真结果验证了模型求解二次最小化问题的有效性和优越性.     

基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制

研究基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制问题.采用互补建模方法对被控对象进行建模,其中机理模型反映被控对象的主要工作规律和运行趋势,但不可避免地存在一定的模型误差;通过Elman网络拟合机理模型的模拟误差,并对其进行补偿.实验结果表明,基于Elman网络补偿模型的Smith预测控制充分利用了神经网络的非线性拟合能力,只要对纯滞后环节精确建模,就可以完全抵消该环节对控制品质及系统稳定性的不利影响.该方法使得Smith预测控制可以用于模型不易精确确定的系统.     

基于小波Elman神经网络的活塞环渗氮硬化质量预测控制

针对活塞环渗氮硬化工序建模困难的情况,通过主成分分析法（PCA）提取氮化工序特征参数,降低了质量模型输入样本维数,建立了基于小波Elman神经网络的活塞环制造关键工序质量预测模型,实现了工序过程质量波动趋势的预测,为后续的工艺优化和质量改进奠定基础。结果表明,该方法可以有效地改进渗氮硬化工序的质量控制,质量预测模型对输出质量特征值的预测准确率达到89%,具有比标准Elman网络更好的预测精度和收敛速度.     

基于蚁群优化的Elman神经网络在故障诊断中的应用研究

指出普通Elman神经网络BP学习算法的不足,将蚁群算法和Elman神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素τ更新策略自动调整的自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阚值,并将其应用到柴油机涡轮增压系统故障诊断中.仿真实验表明,优化的Elman神经网络有较快的收敛速度和较高的故障诊断精度,可以有效地诊断柴油机涡轮增压系统的故障,能够更好地避免局部最小,实现了对柴油机涡轮增压系统故障的有效诊断.