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.     

基于神经网络的黄金期货价格的预测

黄金期货市场是一个极其复杂的非线性动力系统,由于神经网络具有很强的非线性逼近能力,理论上能无限逼近任意非线性函数.选用了应用最广泛的BP 神经网络模型来预测黄金期货的价格.对采集到的影响黄金期货价格的因素数据进行了归一化处理后建立BP神经网络并进行了模拟训练,然后用训练好的网络进行检验,并比较了输出结果和真实值,发现用BP神经网络模型能够将误差控制在一个较小的范围内.经过实证研究可以发现BP神经网络用于价格预测可达到较好的效果.     

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.     

基于马尔科夫——灰色BP神经网络组合模型的深基坑变形预测研究

建立马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型是为了更加科学合理预测深基坑压顶水平位移,提高预测精度.比较分析BP神经网络模型与串联式灰色BP模型的预测结果,建立马尔科夫链修正的灰色BP组合模型,以汕头市某花园酒店扩建工程的基坑压顶水平位移的实测数据为研究对象,通过比较模型预测结果与实际结果,检验其深基坑预测模型的精度.实例证明,经马尔科夫链改进的灰色BP神经网络组合模型的预测精度优于单一模型,更适合用于样本少、随机波动性大的深基坑变形预测.马尔科夫—灰色BP神经网络组合模型对深基坑压顶水平位移的预测不仅精度高,同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统之间各状态的规律,为深基坑压顶水平位移预测提供了一种新方法.     

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.     

基于BP神经网络的高炉熔渣黏度预测

建立一种BP神经网络模型来预测多元组分CaO-SiO2-Al2O3-MgO系高炉熔渣的黏度,并对其测量值进行实验验证。结果表明,采用BP神经网络模型对高炉渣黏度预测的总平均误差为2.36%,较好地解决了预测结果与实验结果之间的非线性关系,且预测结果与实验结果相吻合。     

基于BP网络与WPGM(1,1)组合模型的地面沉降预测

文章针对区域性地面沉降问题,从传统灰色模型出发,对其背景值进行改进,建立动态定权灰色模型,并结合BP神经网络建立组合预测模型。该组合模型克服了单一灰色模型或BP网络模型不能很好地处理原始沉降数列波动较大的问题。对某地一水准点的连续多年沉降量建立组合模型,对后期沉降进行预测,将预测结果与二等水准测量结果进行比较,主要采用后验差检验法和相对误差比较对模型模拟和预测结果进行了检验,结果表明该组合预测模型可以大大提高预测精度和鲁棒性。     

粒子群优化-BP神经网络对岩爆的预测

岩爆是典型高地应力区主要地质灾害之一,其预测理论和发生机制的研究目前并不成熟.本文通过选择合适的影响岩爆程度的主要因素,应用BP神经网络对岩爆样本进行训练并利用预测样本进行检验,由于BP神经网络的初始权值和阀值对网络学习效率和预测结果有影响,因此其对检验样本的预测结果往往不够理想.利用粒子群算法(PSO)对BP网络的初始权值和阀值进行优化,将改进后的BP神经网络算法应用于预测,预测的结果优于BP神经网络.表明利用PSO-BP神经网络算法对实际工程中的岩爆进行预测是可行的.     

基于遗传神经网络的数字化渐进成形回弹预测

针对传统BP神经网络具有易陷入局部极小等缺陷,采用遗传算法(GA)对BP神经网络(初始权值、阈值)进行了优化,将人工智能技术和激光扫描测量技术有机结合,建立了金属板材数字化渐进成形回弹预测的遗传神经网络模型,对计算结果与BP神经网络预测结果进行比较,表明遗传神经网络预测值与实测值之间具有很高的相关性和精确度,该模型可用于预测渐进成形工艺参数与回弹量之间的映射关系,为金属板材数字化渐进成形回弹量的预测开辟了一条新的途径.     

利用人工神经网络预测毫米波的生物效应

利用BP神经网络模型建立了毫米波生物效应预测模型，模型经训练后可以准确地预测实验结果，表明采用L－M算法的BP人工神经网络是用于预测微波生物学效应的优良模型。     

基于GA-BP神经网络的综合管廊投资估算研究

针对综合管廊造价高于传统市政管线设施,其估算具有影响因素众多、非线性等特点,综合考虑管廊长度、截面面积、舱数以及管线入廊个数等10个特征因素,充分利用遗传算法(GA)与BP神经网络模型的优点,建立了基于GA-BP神经网络的预测模型。通过MATLAB仿真试验,对综合管廊的投资估算进行预测研究,并与传统BP神经网络的计算结果进行对比。相关测试表明:检验样本的模拟输出值与样本真实值呈线性吻合,相对误差基本在5%以内,说明该模型预测综合管廊的投资估算比传统BP神经网络模型具有更高的精度和一定的实际应用价值。     

基于BP神经网络的股市预测模型

本文介绍了神经网络的基本概念,建立BP神经网络模型,以某个股实际收盘价为原始数据样本,对网络进行训练后,对股票价格进行了短期预测,并计算出预测值和实际值的误差。通过实验发现该模型收敛速度快,预测精度高。     

基于BP神经网络CFRP约束混凝土抗压强度预测

为研究BP神经网络对CFRP约束混凝土抗压强度的预测能力以及神经网络模型的输出性能,在大量的实验数据基础上,建立了CFRP约束混凝土抗压强度的BP神经网络预测模型,探讨了不同数据组合对神经网络模型预测精度的影响;基于神经网络理论,将高精度BP神经网络模型生成了可方便应用的一般公式和简化公式,并与已有经验公式进行了对比分析.研究结果表明:BP神经网络能够很好地挖掘输入输出参数的数据信息,得到高精度的预测模型;相比于传统回归模型,用purelin代替sigmoid做传递函数推导得到的简化线性方程式仅增加了一项常数项,其预测值与试验值比值的平均值为1.011,变异系数为0.112,具有更高的预测精度和稳定性.     

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.     

BP神经网络方法预测改性聚乙烯醇的吸水率

用人工神经网络法来预测高分子化学反应产物的性能,通过研究顺丁烯二酸酐与聚乙烯醇反应制备吸水材料过程中反应物的配比、反应体系的温度、pH值以及反应时间等条件和产物吸水率之间的关系,得出了制备最大吸水率的反应条件。并通过人工神经网络方法建立BP神经网络模型,采用Matlab语言编写神经网络程序,再以实验测得的数据对网络进行训练,然后用训练好的网络对实验条件和吸水率之间的关系进行仿真,并将仿真结果和实验数据加以比较。结果表明,BP神经网络用于化学反应产物性能的预测是可行的.为神经网络在化学反应控制预测领域的应用奠定了基础.     

基于神经网络的泡沫混凝土强度及导热性能预测

基于神经网络原理,建立预测泡沫混凝土性能的BP神经网络模型,期望通过输入配合比主要参数,得到泡沫混凝土强度及导热性能的预测结果。将实验数据分为训练组和对照组,对训练组进行非线性拟合,若拟合结果满足误差精度则模型建立完毕;通过拟合结果与对照组的比较,可验证模型预测精度。结果表明,BP神经网络模型能够准确拟合实验数据,利用其泛化能力进行预测的结果与对照组的误差小于8%,该模型具有很高的预测精度。     

风电功率波动特性研究

采用概率分布拟合和基于遗传算法的BP神经网络的预测建模对风电功率波动特性进行定量分析。首先,针对风电功率实测数据建立了概率分布拟合模型并分析了拟合结果;其次,建立了基于不同时间间隔历史实测数据的BP神经网络预测模型,数据检验表明该模型对于峰值有很理想的预测精度且整体精度较高。     

神经网络技术在织机生产状况预测中的应用

为提高织机生产效率,研究了基于优化神经网络的织机生产运转状况预测方法.针对BP网络模型的缺点,在反复实验的基础上对BP网络参数、算法进行改进,建立了织机生产运转状况预测模型,并与传统的BP神经网络预测方法进行比较.实验结果表明,利用改进的BP神经网络预测织机生产运转状况时,网络收敛速度快,预测精度高,优于传统的BP网络...     

基于BP神经网络方法的财务预警模型研究

本文通过BP神经网络方法来建立我国上市公司财务失败的预警模型,该模型对检验样本的预测正确率为85%,实证研究表明,该模型具有较好的预测效果。     

Matlab-NNTool在旋光实验中的应用

旋光实验中,采用BP神经网络模型进行蔗糖浓度定标.在Matlab6.5环境下,借助NNTool完成训练、测试.对未知浓度蔗糖溶液进行预测,将预测结果与最小二乘法拟合值作比较,并讨论了隐含层神经元个数对BP神经网络预测精度的影响.