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1.
基于递阶遗传算法和BP网络的时间序列预测 总被引:7,自引:4,他引:7
提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的时间序列预测模型。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以铁路客运市场数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,所提出的方法是可行的。 相似文献
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基于模糊推理的自适应BP算法 总被引:8,自引:0,他引:8
BP网络是迄今为止应用最广泛的一种神经网络,但这种算法也存在着收敛速度慢、容易陷入局部极小点等问题.本文在标准BP算法的基础上提出一种改进BP算法,称之为自适应BP算法.这种自适应BP算法采用模糊规则动态调整学习参数,并且能在学习过程中和学习完成后通过隐节点调整算法优化网络结构,有比标准BP算法更好的收敛性和更好的泛化能力 相似文献
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BP神经网络算法的改进及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据BP算法的基本原理,分析指出了BP算法存在着收敛慢、接近最优时易产生波动和振荡现象的原因。在此基础上,通过进一步研究,提出了一种新的改进BP算法。改进后的BP算法不仅运算速度有所提高,而且在一定程度上克服了易产生波动和振荡现象的问题。由于改进BP算法的每个权都能找到最优学习率,因此收敛精度得到了提高;并且该算法基本不受初始学习率的影响,因而避免了学习率选取的困难。图1,表3,参4。 相似文献
4.
基于BP神经网络的预测方法应用研究 总被引:8,自引:1,他引:7
在分析神经网络用来预测的特点基础上,采用BP神经网络方法对浙江省未来若干年的茶叶产量进行预测,并将其预测结果与采用灰色系统方法预测的结果进行比较分析,表明该方法的预测效果较好,可以用来对经济作物的产量进行中短期预测。 相似文献
5.
基于BP神经网络模型的目标属性识别仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
在地面防空作战中,对空中目标进行属性识别是防空导弹武器发射决策的关键环节之一,可靠及时的识别可有效地避免误伤我(友)机,准确消灭敌机。结合现代防空作战特点,对影响目标属性识别的各种因素进行定性和定量分析,建立了基于BP神经网络的目标属性识别模型,仿真分析表明了模型的有效性和实时性。 相似文献
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电力系统负荷预测是电力系统中的一个重要的研究课题。对神经网络算法和时间序列预测算法进行加权融合,提出一种混合算法对EUNITE竞赛数据进行了短期电力负荷预测。实验结果表明负荷预测精度得到了很大的提升。 相似文献
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基于支持向量机的时间序列预测模型分析与应用 总被引:23,自引:0,他引:23
阐述了支持向量机在时间序列预测中应用的理论基础,给出了时间序列预测分析的基本框架。将支持向量机预测模型应用于某型航空发动机的滑油金属含量监测中,并与递归神经网络预测器进行了比较。得出支持向量机由于采用了新型的结构风险最小化准则表现出优秀的推广能力,可预测区间较长且具有较高的准确度,而递归神经网络模型在中、短期预测中与支持向量机相差不大,在较长区间预测中效果较差的结论。 相似文献
11.
基于模糊聚类的BP神经网络模型研究及应用 总被引:20,自引:1,他引:19
在神经网络的应用过程中,经常遇到样本太多问题,采用模糊聚类分析,科学选取学习样本,使少量的学习样本本身包含全部样本的特性,很好地解决了由于样本多学习速度慢的问题,并提出了训练结果检验方法.此方法可以作为神经网络应用的一个拓展. 相似文献
12.
BP改进算法研究及一种系统控制训练算法 总被引:6,自引:0,他引:6
为了实际应用的目的,本文对一些BP改进算法进行了研究,发现了了这些改进算法的优缺点及应用范围,并提出了系统控制训练算法,实验证表明该算法具有收敛性、能保证练正常进行,应用方便等显著优点。 相似文献
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一种输入驱动的BP网络高效学习算法 总被引:14,自引:1,他引:13
王文剑 《系统工程理论与实践》2000,20(1):99-101
在深入研究BP神经网络模型的基础上,从网络互连方式、网络权值初始化以及隐结点的选取等方面,对标准的BP算法作了改进.通过实验,证明该方法是非常有效的. 相似文献
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BP人工神经网络自适应学习算法的建立及其应用 总被引:23,自引:3,他引:23
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. 相似文献
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Qiang Fu Guoliang Li Zilong Wang 《系统科学与信息学报》2008,6(1):55-61
The advantage of artificial neural network and wavelet analysis are integrated through replacing the traditional S-shaped activation function with the wavelet function. One method of chaotic prediction based on wavelet BP network was put forward based on the reconstruction of state space. Training data construction and networks structure are determined by chaotic phase space, and nonlinear relationship of phase points was established by BP neural networks. As an example, the new method was applied on short term forecasting of monthly precipitation time series of Sanjiang Plain with chaotic characteristics. The results showed so higher precision of the method had that the theoretical evidence would be provided for applying the chaos theory to study the variable law of monthly precipitation. 相似文献
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基于遗传算法的BP神经网络时间序列预测模型 总被引:26,自引:0,他引:26
神经网络能以任意精度逼近非线性函数 ,以神经网络为基础的时间序列预测模型能很好地反映非线性系统发展的趋势 ,但神经网络训练速度慢、易陷入局部极值。针对这种情况 ,用具有良好的全局搜索能力的遗传算法来改进神经网络时间序列预测模型 ,提出了一种将遗传算法和BP算法相结合的学习算法来训练BP神经网络 ,并将该神经网络时间序列预测模型应用于某时间序列的预测。 相似文献
18.
四层BP网络的一种结构设计方法及应用 总被引:2,自引:1,他引:2
针对BP神经网络的特点提出一种基于递阶遗传算法的四层BP神经网络的结构设计模型及应用。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重和阈值,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构、权重和阈值同时通过训练确定。以经济系统中的人口时间序列数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,提出的方法是可行的。 相似文献