神经网络预测系统中的输出输出指标研究

建立了一个用一串ＢＰ网络组成的，用于地区主要经济指标预测的人工神经网络系统，给出了该模型在两个地区应用中得出的不同结果；在分析这两种预测结果的基础上讨论了预测模型中输入输出指标对预测结果的影响，说明在网络预测模型中，输入输出指标的选择起着不可忽视的作用。     

基于神经网络建模的预测控制

预测控制具有多步预测，滚动优化和在线自适应校正等优点，文中提出了用神经网络方法建立预测模型，将其应用到了润滑溶剂脱过程并取得了有效的仿真结果。     

双向Elman神经网络在卫星电池阵功率预测中的应用研究

针对神经网络预测电池阵功率存在的模型阶数难以确定及预测精度低下的问题，提出一种基于改进的Elman神经网络的双向预测模型。该模型利用关联层动态神经元的反馈连接，将未来预测网络和过去预测网络的信息进行融合。使网络对时间序列特征信息的记忆得到加强，从而提高预测精度。用该文提出的双向预测模型对电池阵功率进行预测，输入层仅需一个节点，不需事先对模型进行定阶。仿真预测表明，预测精度比单向模型明显提高，且网络具有较好的泛化能力。     

浅谈利用BP神经网络进行系统预测的方法

BP神经网络体现了人工神经网络最精华的部分,利用BP神经网络可以实现系统预测功能,本文就工程实际中利用BP神经网络进行预测的问题进行阐述.为BP网络的实际应用做了铺垫.     

自适应神经网络在瓦斯含量预测中的应用

筛选出了影响瓦斯含量的主要地质指标，利用自适应神经网络技术建立了瓦斯含量的预测模型，在实验室实验数据的基础上，对预测模型进行训练、检验。结果表明：此方法可行，模型可靠，计算精度高，具有较大的实用价值。扩大了神经网络技术的应用范围，探索出了建立瓦斯含量预测模型的有效途径，充实了瓦斯含量预测基础理论。     

基于神经网络的交通流的预测

在简要介绍智能系统中交通流的实时检测设备的基础上，为满足交通流诱导系统的理论需要，建立了实时交通流量神经网络预测模型，该模型为交通流诱导系统提供了预测交通状况的一种很好的方法。     

基于遗传神经网络的地震综合预测系统研究

提出利用遗传神经网络技术对地震预测建模,其基本思想是利用遗传算法具有全局搜索能力、不易陷入局部极小点的特点优化神经网络的权重和阈值,利用优化的神经网络挖掘地震前兆异常属性和震级之间的潜在的关系,从而实现地震预测.并选取了《中国震例》中的97个样本数据进行实验,震例验证的结果表明,遗传神经网络算法用于大地震综合预测效果较理想.     

神经网络在波罗的海运价指数预测中的应用研究

波罗的海运价指数一直受到航运与国际贸易界的高度关注，研究波罗的海运价指数的波动规律，探讨其发展变化趋势日益为人们所重视．当前对波罗的海运价指数的预测主要采用时间序列方法，这些方法计算过程复杂，而且适应性相对较弱．利用BP网络强大的非线性映射功能，建立了一个预测BFI走势的模型，分别从短期与中长期对波罗的海运价指数进行预测，并用实际数据进行了验证，结果表明，利用神经网络对BFI进行预测具有很高的预测精度．     

两种不同神经网络算法预测人口的研究

文章利用MATLAB编程软件,分别建立RBF神经网络和BP神经网络,采用《中国人口统计年鉴》中1999-2003年男性人口总数量作为样本,分别对RBF神经网络和BP神经网络进行训练,并预测后5年后男性人口数量.结果表明这两种方法预测人口均是可行的,效果较好,误差很小.     

基于神经网络集成的经济预测模型

针对单个BP神经网络用于经济预测存在的不足,提出了一种新的更有效的经济预测模型--神经网络集成.神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,能够显著提高网络的泛化能力.以广东省江门市的经济数据为例,采用Bagging算法训练了五个BP神经网络,构建了一个神经网络集成的GDP预测模型,并运用MATLAB 7.0语言程序实现.预测结果令人满意,优于单个神经网络预测方法.实证表明,神经网络集成用于经济预测是有效可行的,同时在一定程度上克服了单个神经网络的缺陷.     

河网洪水预报径向基函数人工神经网络方法

讨论了神经网络在河网水流数值模拟中的运用现状,并基于河网水流数值计算模拟的特点,将径向基函数神经网络方法应用于复杂河网水流．模型采用混合学习算法,选用高斯核函数作为隐藏层基函数,充分发挥其表示形武筒单、径向对称、光滑性好和解析性好的优势,并采用k-均值聚类算法来确定径向基函数的参数,运用最小二乘法求解权值．建立了珠江三角洲河网的洪水预报模型,计算表明,预测结果与实测数据吻合较好,该模型具有运算速度快、简便易用且预报精度较高等特点．     

神经网络在采场浮煤自燃危险性预测中的应用

采用神经网络原理,结合煤炭自燃的影响因素建立起预测采场浮煤自燃危险性的神经网络预测模型,并给出了实例.预测结果表明,该模型对于预测煤炭自燃危险性具有一定的理论意义和实用价值.     

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。     

基于主成分分析-BP神经网络的风电备件需求预测

风电机组具有结构复杂,运维困难,且长期处于恶劣的工作环境的特点。风电备件的需求预测有助于为风电场配备最合适的备件数,以确保风电场的平稳、高效运行。本文以某企业近五年的齿轮需求数据为例,应用主成分分析(PCA)降低几个影响因素的维度,得到复合变量,然后应用BP神经网络算法,构建预测模型;比较ARIMA模型、BP神经网络预测和PCA-BP神经网络预测的结果。表明：主成分分析法(PCA)能显著降低神经网络预测误差,预测的精度为93.94%,高于BP神经网络预测的88.39%和ARIMA模型的85.31%,所以PCA-BP神经网络模型的预测精度准确且有可靠结果,能够适用风机备件的需求预测。     

基于进化神经网络的灰色预测模型

为了弥补神经网络用于灰色理论中学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,采用了改进遗传算法IGA(im proved genetic algon ithm)来辅助优化神经网络,实现了对网络连接权的自适应进化,并应用于灰色预测中。提出了进化神经网络灰色预测模型,通过M atlab程序对某地区农村人均收入的数据进行了预测、比较,预测结果误差均在0.3%以下,明显优于传统的GM(1,1)(grey m odel)的预测结果,其误差在10%左右。实例验证,将进化神经网络应用于灰色预测模型中是可行和有效的。     

神经网络遗传算法在供热负荷预测中应用

针对BP算法收敛速度慢,存在易陷入局部极小值,不能有效地搜索到全局极小点等缺点.采用遗传算法优化神经网络权系值的方法,设计了神经网络供热负荷预测模型,并用实际数据进行了仿真检验,结果表明该模型不仅在一定程度上避免了学习中的局部极小问题、改进了网络性能、提高了学习的效率,而且对供热负荷预测具有较高的精度和可靠性.     

基于神经网络的建筑工程投标报价预测

针对建筑工程的特点,提出了基于神经网络的建筑工程投标报价方法．采用动量法和学习自适应调整策略改进BP神经网络,建立建筑工程投标标价估计算数学模型,讨论了网络结构的设计、学习算法等问题．采用Matlab计算软件,以淮南市某典型工程资料为例,验证了该模型的正确性及实用性．     

数据挖掘和神经网络技术的电力工程造价应用

提出了一种采用数据挖掘技术和神经网络方法预测和审查电力工程造价问题的模型,应用数据挖掘技术进行数据预处理、属性优选和聚类得到模糊规则,并用改进的BP(back propagation)神经网络模糊系统构建了电力工程造价的预测方法。通过对某市送电线路历史工程样本训练和实例样本计算分析,得到了较好的计算结果,验证了该方法的预测准确性和收敛性,显示了该方法在电力工程造价预测和审查中的有效性。     

基于负荷特性聚类的样本自适应神经网络台区短期负荷预测

 介绍了批量处理时间序列数据情况下,基于台区负荷特性聚类的样本自适应反向传播神经（BP）神经网络预测短期电力负荷的方法,通过对历史数据的预处理、初始聚类中心的设置以及最优聚类数目的确定,建立典型日负荷曲线的聚类预测模型。基于历史数据的聚类结果及待预测日的温度、湿度、气压、风速、星期等相关参数,使用BP神经网络算法得出待预测日负荷曲线预测结果。通过实例验证,基于台区负荷特性聚类的样本自适应神经网络短期负荷预测能够得到较为准确的预测结果。