基于BP算法的股票均价预测技术研究

介绍了神经网络的基本概念和组成,提出了BP算法的改进型算法及基于BP算法的均价预测模型.借助前馈神经网络对非线性函数的逼近能力,对青岛海尔股价进行连续若干天的预测.通过不同形式误差函数对预测结果的比较,证实改进后BP算法用于均价预测的可行性及准确性.     

基于遗传算法的BP神经网络预测石油单井产量

针对传统预测方法建模复杂且预测精度低、传统BP神经网络算法收敛慢和可能陷入局部最优的问题,提出一种基于遗传算法的反向传播神经网络(BPANN-GA)用以预测单井产量,并进行实例分析,获得了较高精度的预测结果.该算法简单实用,预测精度较高,收敛快且避免了陷入局部最优,对石油单井产量预测工作有一定的意义.     

基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统的应用研究

针对无刷直流电动机的速度问题,提出了一种基于改进型BP神经网络的无刷直流电机调速系统,即利用改进型BP神经网络来优化PID控制器的比例,积分,微分系数。所采用的BP神经网络的学习算法为粒子群算法,可以有效克服标准BP算法一般所存在收敛速度慢、存在局部极小值等问题,从而可以实现对无刷直流电动机的高精度的速度控制。最后,建立了仿真系统,其结果表明该算法效果良好。     

BP神经网络在清洁机器人路径规划中的应用

为了解决清洁机器人完全覆盖路径规划中最大覆盖率和最小重复率的要求,在清洁机器人犁田式全局路径规划算法的基础上,提出了BP神经网络方法作为清洁机器人的局部路径规划.运用基于深度优先遍历的改进型BP神经网络算法.解决清洁机器人的清扫死区问题.仿真的结果表明所提出的BP神经网络方法和改进型BP神经网络算法能够解决清洁机器人在家庭内的完全覆盖路径规划问题.     

改进型BP神经网络的港口吞吐量预测

为了提高港口吞吐量预测模型的适用性,满足港口决策的需求,对传统时间序列BP神经网络预测模型进行改进,将未来三年的吞吐量作为输出层参数,以tansig函数和logsig函数为传递函数,建立了改进型时间序列BP神经网络预测模型,利用trainlm函数训练神经网络,预测未来三年的港口吞吐量。对深圳港集装箱吞吐量进行了预测,结果表明,改进型时间序列BP神经网络模型泛化能力更强,拟合精度更高,且避免了传统预测模型循环预测产生的误差叠加,具有较好的适用性。     

基于混合群智能算法优化BP神经网络的粮食产量预测

针对前馈神经网络预测粮食产量的方法易陷入局部最优的问题,提出一种基于粒子群算法和人工蜂群算法的改进BP神经网络模型.利用粒子群优化算法和人工蜂群算法在全局搜索能力上的不同优势,结合两者对BP神经网络的权值和阈值进一步优化,以提升粮食产量预测模型的准确性与鲁棒性.给出基于粒子群和人工蜂群混合的ABPSO算法的具体实现,并选择1979年至2012年我国粮食的产量及影响其产量的8项因素作为数据集进行试验.结果表明:改进的BP神经网络能够较好地预测国内近几年的粮食产量变化趋势;相比未优化的BP模型,新算法预测误差平均值由847 780 t降低至240 320 t,误差范围由1 894 200 t降低至586 800 t.     

锅炉飞灰BP-WA算法优化控制策略

针对锅炉飞灰含碳量在线测量参数多变、惯性大等问题,设计一种改进型BP神经网络飞灰含碳量预测模型.通过主元分析法分析各燃烧工况与飞灰含碳量的关系,利用信息熵将标准BP神经网络中的误差函数进行改进,以抑制输入样本中的干扰噪声,并采用主元分析法筛选模型中输入参数,精简网络模型.结合所提出的改进型BP-WA(BP神经网络-狼群算法)优化控制策略对锅炉燃烧运行工况进行优化控制仿真研究,结果表明：采用改进型BP-WA优化控制策略优化飞灰含碳量前后,锅炉飞灰含碳量预测与标准BP网络模型方法相比,均方误差降低0.012 1;飞灰含碳量降低3.50%,提升了锅炉运行的稳定性.     

基于IPSO-GNN的油田指标预测模型研究

针对油田开发指标预测问题,提出将灰色神经网络(GNN)与改进粒子群算法(IPSO)相结合的组合预测模型(IPSOGNN),通过IPSO对GNN的a、u参数进行优化,改善了GNN的不足,有效地保证了预测精度。以油田开发指标中的含水率作预测算例,仿真结果表明:此模型的预测精度高于灰色预测模型、灰色神经网络以及BP神经网络模型,同时也表明了此方法的可行性与有效性。     

改进GA优化BP神经网络的短时交通流预测

为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Metropolis接受准则来增加遗传算法的局部搜索能力,避免了遗传算法过早收敛和陷入局部最优解。通过改进的遗传算法优化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求得最优解。仿真结果表明,该方法对短时交通流预测具有较好的预测精确性。     

一种基于神经网络的中制导改进算法

针对地球扁率影响下的大气层外导弹中段制导问题,提出了基于BP神经网络的模型预测改进算法,并且创新使用轨道偏差解析解来构造训练样本集。首先,利用极点变换方法把弹体受到的J_2项摄动引力优化分解为与运动轨迹相关的扰动函数;然后,采用偏差状态空间的转移矩阵,建立起导弹在J_2项摄动作用下的轨道偏差公式;最后,利用偏差公式构造取值广泛的训练样本集并训练BP神经网络,从而建立起关于虚拟目标信息的预测模型,计算出中段制导控制所需的增益速度矢量。该模型的优点是利用极点变换和状态转移矩阵直接求解J_2项摄动偏差,避免了进行大规模的数值积分运算;神经网络拥有强大的学习能力,保证了预测模型的全面性及精确性;BP神经网络可以预先离线训练、学习,大大缩短了计算时间。与传统Lambert迭代补偿修正方法相比,改进型BP神经网络补偿算法可以同时满足实时计算速度及计算精度的双重要求,具有较强的实际工程意义。     

利用BP网络技术进行油井流入动态分析方法研究

论述了应用人工神经网络技术进行油井流入动态分析的方法 :将油井视为一个黑箱非线性动态系统 ,不需要建立描述油井动态的复杂数学模型 ,只要对其动态系统的输入 /输出进行网络训练 ,即可建立相应的人工神经网络预测模型 ,并用此进行油井流入动态预测及分析 ,绘制出精确的 IPR曲线 .依据 BP网络和实际应用的特点 ,提出了滚动预测技术 ,并对该技术进行了实例分析 ,取得了较好的效果 .     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法 ,在该算法中 ,先用BP神经网络辨识对象模型 ,同时预测对象的未来输出 ,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题 ,仿真结果验证了这一新型算法的可行性     

一种群体趋化性算法及其应用的研究

提出了一种新型神经网络群体趋化性算法，将其用于多层前向神经网络的学习过程，表明其具有学习速度快、精度高的特点。进行了基于这一算法的尿素生产过程神经网络模型化研究。仿真结果表明了这一算法的有效性。基于所建神经网络模型知识的专家系统，已在某化肥厂得到成功应用。     

基于RBF神经网络的晶体生产组织评价

在晶体的生产组织过程中,采用相关分析法确定影响评价的主要因素,建立一种基于RBF网络的生产组织评价模型,利用最邻近聚类算法,确定基函数中心点,将该模型与BP网络模型进行比较,结果表明:RBF网络在学习时间和评估精度上优越于BP网络。     

基于云自适应遗传算法的改进BP算法

针对标准BP算法对初始权值敏感、收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性,以及遗传算法的全局搜索能力、收敛速度快等特性,提出了云自适应遗传改进BP算法.该算法首次将云模型和遗传算法结合调整神经网络的权值和阈值.由X条件云发生器产生改进的自适应交叉概率和变异概率.实验结果表明:云自适应遗传改进BP算法比标准BP算法收敛速度快.     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法,在该算法中,先用BP神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正.该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题,又保留了常规预测控制的优点,是一种比较好的、有着广阔应用前景的新型控制算法.仿真结果验证了这一新型算法的可行性.     

非线性时间序列建模与预测的神经网络法

简述了人工神经网络的基本概念及计算特性,提出了用神经网络方法进行非线性时序建模的基本思路,分析了传统的BP学习过程,得出了BP学习算法的改进算法.然后讨论具有一层隐层的前向式神经网络,基于预测误差分析,提出了权值估计方法,使非线性时序建模的神经网络法规范化.     

基于改进果蝇算法和长短期记忆神经网络的油田产量预测模型

产量预测是油田生产动态开发研究的重要内容之一。油田的长期生产积累了大量数据,但是波动幅度很大,直接应用长短期记忆神经网络预测油田的生产指标,会出现神经网络泛化性很差的问题。因此,首先利用双层长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)和随机式失活对神经网络架构进行调整,建立了深度学习神经网络模型;并提出了一种新的果蝇聚集方法,通过改进的果蝇优化算法对所建立的神经网络模型进行优化,避免其陷入局部最优解,搜寻解空间的最优解;最后,油田实例验证表明,优化后的深度学习网络的网络泛化能力和预测精度有了较大提高,对于油田波动性较大的数据也能较好地拟合。所建立油田产量预测模型可应用于矿场开发实际。     

基于改进BP网络的高校科研项目评价模型

针对高校科研项目评审立项中主观性强的问题,提出了基于改进BP网络的项目评价模型.首先对于传统BP算法,在权值初始化加入混沌序列,并对权值修正过程加权优化,使网络具有收敛快、精度高的优点.然后设计了合理的项目评价指标体系,并给出了具体评价步骤.通过实例仿真说明,提出的改进BP算法用于评价科研项目科学客观,简单实用,有广泛的应用价值.