用神经网络组合预测法估算反舰导弹研制费用

运用BP神经网络组合预测法对反舰导弹研制费用进行估算。首先利用回归分析法建立三元线性回归模型对导弹研制费用进行估算,然后利用3层前馈型BP神经网络对导弹研制费用进行估算,最后利用人工神经网络中的BP网络对所得结果进行组合预测。计算实例表明,使用该组合预测方法所得的预测结果比单使用神经网络或回归分析方法所得结果的总体误差要小,因而该方法是可行而有效的。     

基于改进型BP神经网络的导引头测高性能评估

武器装备性能评估贯穿于装备发展的全寿命过程,对于装备定型与实战化运用具有重要意义。针对传统反向传播(back propagation, BP)神经网络模型易陷入局部最优、武器装备评估数据少等问题,提出了基于数据包络分析和Bootstrap法的改进型BP神经网络模型。利用数据包络分析处理原始指标得到3项优化参数,结合Bootstrap法对其进行扩充,再通过BP神经网络建立评估模型。实验表明,改进模型得到的合成孔径雷达(systemic aperture radar, SAR)导引头测高性能评估结果,其决定系数和误差系数均有明显改善。该模型不仅规避了模糊综合评判法主观性强、精确度不高等问题,同时有效解决了传统BP神经网络模型易陷入局部最优和武器装备评估数据少的两个问题。     

BP人工神经网络自适应学习算法的建立及其应用

解决了BP神经网络结构参数、学习速率与初始权值的选取问题,并对传统的BP算法进行了改进,提出了BP神经网络自适应学习算法,又将其编制成计算机程序,使得输入节点、隐层节点和学习速率的选取全部动态实现,减少了人为因素的干预,改善了学习速率和网络的适应能力.计算结果表明:BP神经网络自适应学习算法较传统的方法优越,训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值,而且能较精确地预测未来趋势.     

排刷式剥叶元件剥叶性能的BP 神经网络预测

由于剥叶性能直接影响到甘蔗收获机械的收割性能,为了客观有效地对剥叶性能进行预测,提出了BP神经网络预测方法.针对剥叶元件性能的特点,采用正交试验法构造训练样本,以保证网络具有较高的泛化能力,同时对该训练样本建立了回归分析模型,以检验BP网络模型的输出精度.在此基础上,利用已建立的神经网络预测模型对影响剥叶性能的各因素取值的不同组合进行仿真分析,以确定各因素取值的最优组合.结果表明,BP神经网络的预测模型比回归模型具有更高的输出精度,进行剥叶元件的性能预测与优化是可行且有效的.     

基于EEMD-BP组合模型的区域海平面变化多尺度预测

海平面变化具有非线性、非平稳性以及多时间尺度变化特性,传统的基于时间序列的统计预测模型对于这种变化的预测存在较大局限性,预测结果不够理想.结合集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与BP (back propagation)神经网络,本文提出一种改进的海平面变化多尺度预测方法——EEMD-BP组合模型.首先利用EEMD分解提取海平面变化序列中具有物理含义的信号并降低噪声影响,得到不同尺度的多个固有模式函数(intrinsic mode functions,IMFs),确定出海平面变化中隐含的周期及趋势;然后利用BP神经网络分别对不同尺度IMF分量建立预测模型分析其未来变化趋势,最后将各IMF分量的预测结果重构,得到海平面变化序列的最终预测值.结果显示:EEMD分解能有效提取海平面变化中隐含的多时间尺度信号,神经网络能较好地预测不同尺度海平面变化趋势.相对于直接利用BP神经网络进行预测(R=0.74,RMSE=37.51 mm,MAE=48.02 mm),EEMD-BP组合模型预测精度显著提高(R=0.88,RMSE=29.23 mm,MAE=37.50 mm).EEMD-BP组合模型首先对海平面变化序列进行平稳化、降噪等处理,再对分解后的不同尺度时间序列分别进行预测,能够有效提高预测精度,为区域海平面变化预测研究提供了一种新方法.     

用神经网络组合预测法估算反舰导弹研制费用

运用BP神经网络组合预测法对反舰导弹研制费用进行估算。首先分别利用神经网络和回归分析方法对导弹研制费用进行估算 ,然后利用BP网络对所得结果进行组合预测。计算实例表明 ,使用BP神经网络组合预测方法所得的预测结果比单一使用神经网络或回归分析方法所得结果总体误差要小 ,因而该方法是可行的、有效的。     

基于BP神经网络的整株秸秆还田机功耗优化

为解决利用回归分析法优化水稻整株秸秆还田机功耗时存在的拟合误差精度差和准确性低等缺陷,提出一种高精度和高准确性的基于BP神经网络的优化方法.本文以1ZT-210型水稻整株秸秆还田机为研究对象,选取机具前进速度,刀辊转速,刀具安装角为试验因素,还田机功耗为影响指标,以二次正交旋转组合试验数据为训练样本,获得功耗与影响因素的BP神经网络模型;并季利用提出的方法对其进行优化,获得功耗影响因素的最佳参数组合为:机具前进速度1.39 km/h,刀辊转速210 rpm,刀具安装角55°,该参数组合下还田机的最小功耗为9.21 kW.试验条件下还田机最小功耗优于回归分析法所得最小功耗10.56 kW,以BP神经网络优化结果进行验证试验,试验测得功耗值9.42 kW,与BP神经网络优化结果绝对误差为0.21 kW,相对误差为2.28%.试验结果表明:该优化方法实用性强,拟合精度高,优化结果准确稳定,为解决农业工程领域中类似优化问题提供了一种新方法.     

考虑投资者情绪的GARCH-改进神经网络期权定价模型北大核心CSCDCSSCI

提出了一种考虑投资者情绪的基于改进粒子群算法优化的BP神经网络,并结合GARCH模型用于预测欧式期权价格。引入单点变异算子来提升传统粒子群算法的寻优能力,并通过改进后的算法来优化BP神经网络的结构与相应参数。利用GARCH模型估计权证股票价格的历史波动率,并将其作为改进神经网络模型的输入变量之一。最后,进一步考虑投资者情绪对期权价格的影响,通过构造剔除了基本因素的投资者情绪复合指标,并融入改进后的神经网络中。选取包括鞍钢JTC1在内的10支国内认购权证的收盘价格进行实证研究。结果表明,该模型的收敛速度与预测精度优于传统的BP神经网络以及B-S模型,考虑投资者情绪的影响后,预测结果更贴近实际情况。     

考虑投资者情绪的GARCH-改进神经网络期权定价模型

提出了一种考虑投资者情绪的基于改进粒子群算法优化的BP神经网络,并结合GARCH模型用于预测欧式期权价格。引入单点变异算子来提升传统粒子群算法的寻优能力,并通过改进后的算法来优化BP神经网络的结构与相应参数。利用GARCH模型估计权证股票价格的历史波动率,并将其作为改进神经网络模型的输入变量之一。最后,进一步考虑投资者情绪对期权价格的影响,通过构造剔除了基本因素的投资者情绪复合指标,并融入改进后的神经网络中。选取包括鞍钢JTC1在内的10支国内认购权证的收盘价格进行实证研究。结果表明,该模型的收敛速度与预测精度优于传统的BP神经网络以及B-S模型,考虑投资者情绪的影响后,预测结果更贴近实际情况。     

煤气管道服役期预估神经网络模型的建立与应用

神经网络模型具备的针对大量无规则数据自学习的能力,适于解决城镇煤气管道布局复杂、影响因素众多、服役期限难以计算的问题。基于BP神经网络算法建立的煤气管道年限模型,经过训练对比,选择了最优的BP网络模型,结合共轭梯度法,改进了该算法收敛慢、易出现震荡的问题,实现了对城镇管道漏损的定量分析,结合某市煤气管道漏损的实际案例验证其可行性,满足预估管道服役期限的工程要求。     

基于季节调整和BP神经网络的月度负荷预测

月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此,提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先,利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理,消除离群值和春节假日的影响;然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测,并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法.通过实例对预测效果进行检验,结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络,SARIMA,支持向量机等模型,可以获得更高的预测精度.     

灌浆压力的非线性建模预测

实际灌浆压力控制过程中,由于灌浆液的密度、粘度和地层等因素的影响,使得灌浆压力的变化具有不确定性、时变性和非线性特征。为了辨识、预测灌浆系统压力,提出了一种基于神经网络的多传感器数据融合技术。通过对灌浆工艺与机理分析得到该BP神经网络输入变量。该方法首先利用灌浆过程中采集的数据离线训练BP神经网络,获得一收敛的神经网络模型,然后用此神经网络模型实时预测所灌地层的灌浆压力。最后实验仿真结果表明,BP神经网络预测模型能够运用到灌浆系统中,模型的最大预测误差不超过15%,平均均方根误差仅为0.186。     

基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测

针对现有的熔融碳酸盐燃料电池（MCFC）模型过于复杂的弊端，本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性，讨论了应用RBF神经网络进行多输入／多输出非线性系统建模的主要问题，并详细给出了其辨识结构，算法和模型训练方案，应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验，并与BP神经网络辨识的效果进行了对比，仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快，应用RBF神经网络辨识方法对MCFC电堆建模是可行的，它避免了用复杂的微分方程组来描述MCFC，通过神经网络可快速地得到其输入同特性，它为MCFC温度的在线预测和在线控制奠定了基础。     

基于BP神经网络的港口吞吐量预测模型

港口吞吐量预测是港口决策和规划的基础。为了合理预测港口吞吐量,本文利用外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值作为BP神经网络的输入变量,港口吞吐量为输出变量,建立了港口吞吐量预测的BP神经网络预测模型。然后根据2000年-2010年广西北部湾港口吞吐量、外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值,利用Matlab 6.5软件的神经网络工具箱,通过对BP神经网络模型的反复训练,发现当隐含层节点数为6,学习率为0.05,训练次数为500次,训练精度为0.001,动力因子为0.9时得到的效果最好。并对BP神经网络模型与多元回归模型的预测结果进行比较分析,认为BP神经网络模型预测的总体效果更优。最后利用所确定的BP神经网络模型,对2011年和2012年两年的港口吞吐量进行了预测。     

实证驱动的移动银行用户行为定性模拟及优化

以最小化移动银行营销费用、最大化用户使用行为为优化目标,建立可描述一般性受当前影响因素状态约束的移动银行用户使用行为决策问题的优化模型,并提出实证关系驱动的定性模拟方法对模型进行求解.以移动银行使用意愿影响因素为研究对象,设计了问卷,使用SPSS的统计分析以及结构方程模型得到影响因素之间的关系.通过QSIM算法驱动因素间交互关系的动态演化,结合BP神经网络训练目标函数,从而寻找用户行为趋于稳定时的最佳决策变量组合,并利用波动-均衡现象,验证了模型的合理性.算例分析表明了该模型和算法的有效性,能为移动银行推广的实时优化决策提供支持,结果表明:商家声誉和感知风险对用户使用意愿影响显著,但感知风险影响程度已经降低.     

基于BP 神经网络的煤与瓦斯突出预测方法的研究

为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性,针对反向BP神经网络收敛差的缺点,分别采用基于MATLAB神经网络工具箱中的VLBP和LMBP算法的改进BP神经网络模型对煤与瓦斯突出的危险性进行了预测.根据煤与瓦斯突出的特点,选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数与地质破坏程度等五个关键影响因素作为煤与瓦斯突出的评判指标,建立了煤与瓦斯突出预测的神经网络模型.实际应用效果表明,采用基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络模型,能克服一般BP网络收敛较慢的缺点,能加快收敛速度;运用LMBP算法比VLBP算法快,但需较大计算机内存;与常规预测方法相比较,该模型的预测准确性高,能有效地预测煤与瓦斯突出的危险性.     

基于自适应遗传模糊神经网络的信用评估建模

提出了一种自适应遗传模糊神经网络评估信用风险的模型,该模型在多子群遗传算法基础上,采用带控制参数的动态概率选择与最优保存策略相结合的混合选择策略,根据种群适应度标准差大小动态调整交叉和变异概率,并将BP算子嵌入遗传算法中,构建了多子群自适应遗传BP算法,并利用该算法优化网络的连接权值和模糊参数。将所建模型应用到信用评估中,并与BP神经网络、ANFIS以及遗传神经网络模型预测效果进行比较,结果表明该模型对信用评估具有更好的泛化能力和更高的预测准确度。     

基于灰色关联分析的神经网络模型

在BP神经网络算法的基础上,针对在多变量复杂系统建模过程中BP网络输入变量无法自动寻优的问题,将其与灰色关联分析方法结合,建立基于灰色关联分析的神经网络优化算法(GM-BPANN).并且使用中国粮食产量预测的数据,与逐步回归方法和灰色GM(1, N )模型方法进行了比较检验.结果表明,新模型通过灰色关联度的计算,可以全面、广泛地对大量的输入变量进行处理,而不必经过专门的主观筛选,从而增强了BP网络的适应能力, 同时能够得到较好的预测精度和稳定性.     

基于模糊神经网络的铝电解槽工作状态诊断

针对铝电解槽电压波动信号的频谱特点和工作状态的层次性,将小波理论和模糊逻辑理论引入高阶BP神经网络中,提出了一种基于小波高阶模糊神经网络的铝电解槽工作状态诊断模型,此模型运用串联方式将小波包分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起。给出了小波高阶模糊神经网络的结构,确定了各模糊子集上的隶属度函数。并在320KA预焙铝电解槽上进行实验和仿真,理论和实验证明了该诊断方法可行性。     

基于BP神经网络的纳卫星轨道热环境辨识

为了实现纳卫星轨道热环境的辨识,在纳卫星热系统动态特性模型以及BP神经网络的基础上,建立纳卫星轨道热环境辨识模型.首先,利用周期性空间外热流输入求解纳卫星热系统动态特性模型,然后,选取数据样本完成BP神经网络的训练.最后,将训练后的BP神经网络应用于实际的纳卫星飞行模式中的轨道热环境辨识,进行验证.通过辨识结果与实际轨道热环境的对比,证明了纳卫星轨道热环境辨识模型的泛化能力及准确性.