基于优化广义回归神经网络的碟式太阳能温度预测研究

为了解决用传统数学模型预测碟式太阳能集热器出口温度过于复杂的问题,采用广义回归神经网络算法对太阳能集热器出口温度进行预测,引入交叉验证算法对神经网络模型进行优化,进一步提升预测的准确性,通过Matlab软件建立基于优化广义回归神经网络的蝶式太阳能出口气温预测模型.根据碟式太阳能光热系统试验平台的试验数据对所建立的模型进行了测试,预测结果符合预期,这表明优化后的广义回归神经网络能够实现对蝶式太阳能集热器出口气温的有效预测.该模型具有一定的应用前景,为预测模型研究提供了一个新的思路.     

商业数据的预测模型及其算法研究

以商务流通中的经济时间序列数据为对象，设计实现了经济时间序列预测系统。在预测系统中采用了多种预测模型，设计实现了包括指数平滑算法、AR(Auto Regression)算法、Holt-Winter算法、回归分析算法在内的各种统计学算法，并且把神经网络引入到时间序列预测系统的模型中，采用动态学习的BP(Back Propagation)神经网络进行训练预测，取得了很好的实用效果。神经网络的预测模型与传统的统计方法相比，在预测的精度上有了很大的提高。     

基于参数优化神经网络的海底油气管道腐蚀泄漏预测

为有效预测海底管道因腐蚀导致的泄漏风险,提出了一种海底管道腐蚀泄漏预测模型,首先采用斯皮尔曼相关系数分析各影响因素间的相关性,随后基于随机森林袋外数据进行各因素的重要性排序,剔除掉相关性较高且重要性较小的因素,利用筛选出的数据建立前馈神经网络和随机森林回归预测模型,并利用粒子群算法对神经网络预测模型的权值、阈值进行了优化,构建粒子群优化下的神经网络预测模型。经分析结果表明：神经网络预测模型在5组随机模型训练中平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)的平均值分别为1.59、 3.37,均高于随机森林回归预测模型,说明该模型误差较大,但决定系数(R2)较随机森林回归预测模型高0.13,因决定系数越接近于1,模型拟合越好,故随机森林回归预测模型较神经网络预测模型拟合度较差,长期预测误差较高,因此可采用粒子群算法对神经网络进行优化,优化后的模型MAE为0.79,MSE为0.7293,R2为0.9151,可见优化后的神经网络预测模型在保证精度的基础上提高了稳定性,预测效果更优。最后编制了集随机森林回归、神经网络及粒子群优化下的神经网络为一体的多模型管道腐蚀预测软件。为海底管道泄漏风险的精准预测以及高效控制提供了依据,在海洋油气运输安全方面具有重要意义。     

改进粒子群优化 BP 神经网络的洪水智能预①测模型研究

该文提出改进的PSO-BP算法在洪水预测应用中建立预测模型.以BP神经网络为基础,提取观测站往年平均径流量作为洪水属性.采用改进的PSO-BP算法对神经网络的各个参数进行优化,最后建立模型应用于流域观测站的洪水预报模型,叙述了PSO粒子群算法和BP神经网络算法,详细阐述粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,得出最优的BP神经网络预测适应度值.通过实验仿真对比,结果表明此方法预测结果比BP神经网络算法和混沌径向基神经网络模型算法精度更高,提高了预测的效率.     

基于BP神经网络的高速磨削磨削力预测研究

应用BP神经网络算法建立高速磨削单位面积法向磨削力的预测模型.对比实验结果和预测值,表明该模型有一定的预测精度,通过增加学习样本或采用改进型的神经网络模型,能够进一步提高预测精度,对于高速超高速磨削研究有一定的帮助.     

基于神经网络的水泥强度预测

由于水泥强度预测具有多变量、非线性、大时滞的特点 ,采用传统的线性回归分析预测法与聚类分析预测法 ,预测结果的准确性较低 ,文章利用神经网络的算法 ,建立了水泥强度的动量 -自适应神经网络预测模型。通过对有关数据进行实例计算 ,得到了令人满意的结果 ,该模型为水泥强度的快速预测提供了一种新方法 ,有较好的实用价值     

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BP神经网络的精对苯二甲酸回收系统水含量预测模型

采用电导率法测量精对苯二甲酸回收系统水含量,考察了电导率与水含量、金属离子浓度及温度的关系。以温度、金属离子浓度、电导率为输入变量,通过BP人工神经网络贝叶斯正则化算法建立水含量预测模型。优化后的BP神经网络模型结构为3-13-1,动量因子为0.75。使用优化的模型对水含量进行预测,测试集最大绝对相对偏差为4.36%,平均绝对相对偏差为0.96%,表明所建立的神经网络模型可较好地用于预测精对苯二甲酸回收系统的水含量。     

武器装备研制阶段费用预测方法及仿真

提出一种基于小波神经网络的武器装备研制阶段的费用预测方法.建立小波神经网络预测模型,并推导该模型的预测算法.应用一组美军反舰导弹数据进行仿真预测.结果表明,小波神经网络方法比传统BP网络方法平均预测误差减小了1%,收敛速度加快了3倍.     

多层局部回归网络的非线性系统预测模型

提出采用多层局部回归神经网络建立多变量非线性系统多步预测模型的方法,神经 网络模型可提供多步预测控制所需要的系统输出预测值及输出向量对控制向量的雅可比矩 阵．仿真试验表明这种动态神经网络的预测模型具有较高的精度．     

基于统计调优的聚合反应过程工艺优化

该文简要介绍了聚合反应的工艺及机理，建立了基于多元逐步回归分析方法的铸带切片分子量的统计数学模型，找出了影响铸带切片分子量的主要因素；通过对聚合反应过程关键工艺点温度的正交试验，采用综合平衡协调的决策方法，得到了聚合反应过程的一组较佳的工艺参数。实际运行表明，获得的模型及参数是有效的，对生产产生了较好的经济效益。     

连铸设备综合判断计算机专家系统

通过对现场数据采集系统硬件、软件和通信方式的研究,从原计算机监视系统中顺利读取现场电气设备的实时信息·设计、编制了连铸过程中电气设备的故障判断和预报系统、数据库管理系统·研究了主机辊系状态的神经网络判断模型,建立的专家系统诊断出了连铸主机辊系设备运行中的故障,避免了铸坯质量问题的出现·比原系统增加了数据库、设备智能化管理和模型计算等功能,经过半年的现场考核该系统取得了良好效果·     

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.     

化学腐蚀下岩石应力应变进化神经网络本构模型

提出一种反映化学腐蚀下岩石全应力 应变特征的进化神经网络本构模型·该模型不同于常规的本构模型,化学腐蚀影响下全应力 应变特征反映在其网络结构和网络权值上;该模型结构是由遗传算法搜索得到的,具有很好的预测功能;模型经过训练较好地反映同种矿物质在不同化学溶液的腐蚀下全应力 应变普遍特征·实例表明该模型描述了化学溶液的腐蚀下岩石全应力 应变普遍特征且有较好的推广预测功能·     

基于蚁群算法和神经网络的位移反分析

运用蚁群算法和人工神经网络构造了位移反分析的蚁群人工神经网络模型，并基于正交试验获得的训练样本对网络进行学习，以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数和位移之间的关系。该方法以神经网络为基础，用蚁群算法来学习神经网络的权系数。利用反演结果，建立快速拉格朗日快速计算法（FLAC）模型，对地表沉陷进行预测。结果表明：用蚁群算法训练神经网络，可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能。     

基于蚁群算法和神经网络的位移反分析

运用蚁群算法和人工神经网络构造了位移反分析的蚁群人工神经网络模型,并基于正交试验获得的训练样本对网络进行学习,以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数和位移之间的关系。该方法以神经网络为基础,用蚁群算法来学习神经网络的权系数。利用反演结果,建立快速拉格朗日快速计算法(FLAC)模型,对地表沉陷进行预测。结果表明:用蚁群算法训练神经网络,可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能。     

火电机组锅炉烟气含氧量预测

火电厂测量烟气含氧量主要是用氧化锆传感器和磁式氧气传感器,由于测量环境灰尘大,具有腐蚀性介质如硫化物等,容易发生测量环室堵塞和热敏元件腐蚀,所以其稳定性差,测量误差大,容易发生故障。针对这一情况提出了一种基于遗传算法和神经网络的测量模型。根据电厂已有的测点和机理分析初步选取模型辅助变量,在建模前对数据进行预处理,分别采用拉依达法则去除粗大误差、五点三次平滑滤波去除噪音。采用偏最小二乘进行主元分析,最后运用遗传算法对神经网络的权值阈值进行寻优,构建了基于遗传算法对初始权值和阈值优化的反馈神经网络模型。研究结果表明,基于遗传算法优化权值和阈值的神经网络预测烟气含氧量精度较高,且收敛速度快。     

应用遗传算法和神经网络预测粮食总产量

摘要:通过对我国二十个省市粮食总产量的调查,分析影响粮食总产量的主要因素（农业机械总动力,有效灌溉面积,化肥施用量,农业从业人员）建立GA-BP神经网络模型,获得粮食总产量数学模型。同时,对此模型进行检测。在模型处理的过程中,应用遗传算法优化BP神经网络模型权值和阈值,获得优化后的网络模型,经过比较得出GA-BP神经网络模型在速度和精度上都高于BP神经网络的粮食总产量预测模型。     

基于模拟退火PSO-BP算法的钢铁生产能耗预测研究

针对BP对能源系统进行建模和预测的方法存在的问题,提出一种优化BP神经网络的模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)。利用该混合算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以得到最优解,并将所建立的预测模型对钢企能耗进行预测。最后与BP神经网络以及最小二乘法进行比较。仿真结果表明该混合算法增强神经网络的泛化能力,具有相对误差小,预测精度较高,能更好地跟踪未来数据的优点。     

产生式系统与神经元网络的结合

提出了产生式系统和神经元网络相结合的方法,研究了从推理网络转换到神经元网络的途径,研究了从神经元网络权矩阵转换到产生式规则的方法,从而使产生式系统能自动修正规则和获取规则.还提出了一种由二次型阈值元件组成的神经元网络,给出了它的学习算法,并严格证明了它的收敛性.