基于神经网络的模糊推理预测方法

将模糊推理技术与神经网络结合．利用模糊集理论来处理输入、输出信息，借助神经网络系统来完成推理、判断与知识的记忆存储及学习．从而给出了基于神经网络的模糊推理预测模型。     

基于BP神经网络太阳影子定位问题研究

对于直杆太阳影子的定位问题,根据地理知识建立太阳影子和各个物理量之间的函数关系模型,在该模型的基础上利用BP神经网络良好的非线性拟合能力和自学习能力,由直杆太阳影子反演出直杆可能所在地理位置和所测日期。     

基于Matlab的BP神经网络在太阳耀斑级别预测中的应用

太阳耀斑爆发与多种因素存在着非线性的关系,其中规律难以把握.选择时间变化长短,工作频率,路径大圆距离,VLF传播相位变化偏移量4个与太阳耀斑级别预测密切相关的重要因素,构建了BP神经网络模型;然后利用Matlab工具箱对网络模型进行系统仿真与多次训练,使网络的预测输出不断逼近期望输出,实现对太阳耀斑级别的预测,通过结果误差分析,表明这种方法具有有效性与可行性.     

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。     

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     

基于天气聚类的光伏电站辐照度预测

太阳辐照度是影响光伏输出功率最直接、最显著的因素,其预测精度关系到电力系统部门的调度以及规划.受到地理纬度、海拔高度、气候复杂性的影响,传统地表辐照度预测模型精度较低.基于辐照度的天文学模型结合天气类型进行辐照度预测,通过建立太阳光照与地球大气层的几何模型,求解地外辐照度计算公式并修正晴天透明度系数,然后依据天气类型与...     

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.     

基于小波神经网络的经济增长预测

随着经济的进一步发展,研究经济发展规律,预测经济增长,使其能更科学、客观地反映一个国家或地区的经济实际,变得越来越重要.为此,研究了将小波神经网络的强大分类功能用于经济增长的预测分析中,通过对云南省历年国内生产总值历史数据样本进行学习,分析GDP的发展趋势,然后进行GDP的预测,取得了较为满意的效果.     

基于 HABC-RBF 神经网络的蒸汽驱预测方法

为解决蒸汽驱开发效果预测精度低和时间长的问题, 提出了一种改进人工蜂群算法和 RBF(Radial Basis Function)神经网络相融合的预测方法。 该方法应用种群最优解修改雇佣蜂解和观察蜂解的搜索方程, 借鉴差 分进化算法思想, 完成对种群最优解和个体搜索解随机扰动, 采用混合编码优化 RBF 神经网络参数。 以辽河 油田齐 40 块为例进行了试算, 结果表明, 该方法对蒸汽驱开发效果预测具有较好的非线性拟合能力和较高的 预测精度。     

基于混沌模糊神经网络方法的短期负荷预测

针对模糊神经网络的BP学习算法提出改进,引入全局性较强的混沌搜索算法,提出一种基于混沌搜索学习算法的模糊神经网络模型.将改进的模型应用于短期负荷预测建模,应用我国南方某市电网的实际负荷数据进行实证研究.仿真结果显示改进后的模糊神经网络较改进前在同一样本预测中精确度提高了2.5%,增加算法运行时间仅为3.1 s,说明本文提出的新的负荷预测建模方法具有更好的预测效果.     

产品失效的神经网络预测法

小子样的预测是一个比较复杂的问题．以产品失效为例，应用神经网络预测方法，成功地对产品失效的发展趋势进行了预测，获得了很好的效果．结果表明，神经网络预测法对小子样的分析精度能满足工程需要，实例分析的结果也符合工程实际．     

基于神经网络的爆破块度预测

选择以对爆破效果影响最为明显的爆破参数作为神经网络输入层参数,建立神经网络预测模型,对爆破效果参数进行预测。将块度指标作为神经网络计算的输出层神经元,分析神经网络计算得出的块度指标是否满足设计精度。选择合理的样本数目进行训练学习,将模型计算结果与实测现场数据进行比较,输出结果的误差精度可以满足现场生产需要,能够达到指导实践中矿山调整爆破参数、改善爆破效果,节约成本的目的。     

基于改进RBF神经网络的美元指数预测

首先介绍了RBF神经网络的原理.然后叙述了RBF神经网络的正交最小二乘算法,针对此算法在选择网络宽度上的不足,在原算法的基础上提出一种改进算法,该算法通过优化网络的宽度,提高了网络对时间序列逼近的准确度.对美元指数进行预测,预测结果表明改进的算法有良好的性能.     

基于改进的人工神经网络方法预测CTL表位

为简化细胞病毒T细胞(cytotoxicity T lymphocytek, CTL)表位鉴定方法,应用改进的人工神经网络方法定量研究了短肽与MHC(major histocompatibility complex)分子结合亲合力的关系,并建立了CTL表位的预测模型,得到了预测模型最优性能参数.用此模型对短肽与HLA-A*0201分子结合的805个预测样本进行了预测,预测准确度达到73.8%.对来自黑色素MAGE-2的短肽与MHC分子的结合亲合力也进行了预测,结果较好.     

基于神经网络的铅酸蓄电池剩余容量预测

为有效地对电动车电池剩余容量进行预测,在分析了铅酸蓄电池充放电过程的反应机理的基础上,应用改进算法的BP神经网络,建立了铅酸蓄电池的神经网络模型,用于预测铅酸蓄电池放电过程中某一状态下的剩余容量。结果表明,通过该网络模型可以方便快速地得到电池剩余容量及荷电状态的预测值,所得结果满足要求,为电池管理系统提供了一种新的预测方法。     

基于BP神经网络的网络小说排行预测

近年来随着"IP"热潮兴起,网络文学市场发展迅速,逐渐成为文化娱乐行业投资热点.本文将机器学习方法引入到小说排行预测方面,通过网络爬虫获取网络小说信息并提取了影响排行的特征,提出了基于BP神经网络模型进行小说排行预测.针对训练数据的不均衡,本文采用ROC和AUC作为预测评价指标;实验结果表明,基于BP神经网络的网络小说排行预测的准确率较高,相比传统的文学定性分析方法,机器学习预测方法可解释性和应用性更高.     

基于RBF神经网络的结构动力响应预测

介绍了径向基函数(RBF)神经网络学习速度快,动态仿真性强,具有较强的输入输出映射功能和全局最优逼近的结构特点.针对快速预测结构动力响应有助于克服结构振动控制中时滞效应的特点及BP网络存在的问题,应用RBF网络对结构的位移、加速度进行了预测,并采用BP网络作对比研究.仿真结果表明RBF神经网络训练速度快,精度高,可及时为主动控制建筑结构响应提供较为准确的优化性能指标,从而为实现在线实时控制结构响应提供优良的保证.     

基于循环神经网络变体和卷积神经网络的文本分类方法

针对长文本在文本分类时提取语义关键特征难度大,分类效果差等问题,建立基于循环神经网络变体和卷积神经网络(BGRU-CNN)的混合模型,实现中文长文本的准确分类。首先,通过PV-DM模型将文本表示为句向量,并将其作为神经网络的输入;然后,建立BGRU-CNN模型,经双向门控循环单元(B-GRU)实现文本的序列信息表示,利用卷积神经网络(CNN)提取文本的关键特征,通过Softmax分类器实现文本的准确分类;最后,经SogouC和THUCNews中文语料集测试,文本分类准确率分别达到89. 87%和94. 65%。测试结果表明,循环层提取的文本序列特征通过卷积层得到了进一步优化,文本的分类性能得到了提高。     

地基土压缩系数的RBF神经网络预测

采用了输入层节点数为4、隐含层节点数为29、输出层节点数为1的RBF神经网络结构;RBF神经网络学习时,设置中心化方法为K-means聚类法,训练速率取0.15,加权种子数取2,Sigma参数取0.1,权重为0.2,最大迭代次数为16 000,误差均值控制为0.01.研究发现,训练RBF神经网络时,30组数据的土压缩系...     

Star pattern recognition method based on neural network

Star sensor is a sensitive instrument for determina-tion of a spacecraft attitude with high accuracy. The in-strument can determine the spacecraft 3-axis attitude through the recognition of observed stars. It measures star magnitude and star coordinates in the spacecraft coordi-nate frame. The measures are then compared with a refer-ence star catalog to obtain the attitude information of the spacecraft[1,2]. The purpose of star pattern recognition is to identify the corresponding relations bet…