神经网络方法在城市需水量预测中的应用

本文详细阐述了采用BP神经网络和模糊神经网络进行城市需水预测的方法,并将这两种方法和灰色预测模型应用到石河子市需水预测的实证研究中.通过对这三种方法进行比较研究,发现在相关因素数据比较齐全时,两种神经网络的模拟结果精度较高,模糊神经网络方法的模拟精度最高.     

基于MATLAB的改进BP神经网络在城市日用水量预测中的应用

利用MATLAB神经网络工具箱对城市短期用水量进行模拟,比较各种改进BP神经网络对城市短期用水预测方面的效果,得出用BP神经网络预测城市日需用水量是可行的,其中尤以traincgp方法预测效果最好的结论.     

BP神经网络的改进及其应用

在分析BP神经网络建模步骤的基础上,针对BP神经网络某些不足,提出了几点改进措施。首先对原始数据进行了非线性规格化;其次,提出了记忆式初始权值和阀值;最后以确定性系数最大为依据进行参数优选,并将改进后的BP神经网络应用于需水量预测。结果表明,改进后的BP神经网络不仅提高了BP神经网络预测的精度,而且加快了BP网络运行时的收敛速度。     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。     

BP神经网络在围岩变形预测中的应用

利用神经网络，建立了围岩变形预测的BP神经网络模型，采用围岩变形的实测数据对网络进行了训练，以此训练好的BP神经网络对围岩变形进行了预测。预测结果表明，该模型具有很高的预测精度，为预测围岩变形提供了一种新的方法。     

BP神经网络在股价预测中的应用

股票价格受多个影响因素的共同影响,且各个因素之间有着比较复杂的关系,是具有高度不确定的非线性系统。利用传统的预测方法有着诸多限制,而采用神经网络的方法则能够较好地克服这些限制,实现良好的非线性预测。文章利用二层前馈神经网络对股市建立预测模型,探讨了网络结构、隐节点个数确定的原则、样本数据的预处理,对长源电力（000966）2009年—2010年共三个月交易数据进行分析。结果表明采用该方法对股价有良好的预测效果,可为投资提供一定参考。     

BP神经网络在车辆制动性能预测中的应用

首先建立了车辆制动过程数学模型,利用该数学模型对JS2310农用运输车的制动性能进行了计算机仿真,并与试验结果进行了比较,表明模型是正确的。为进一步提高该车辆制动性能预测的精度,引入了神经网络技术。使用BP网络对不同条件下的多次仿真结果进行第一步学习,将数学模型转化为车辆制动性能预测的神经网络模型,再进一步使用整车部分试验结果对已得到的神经网络进行训练,得到最终的预测模型。结果表明使用神经网络模型可以提高车辆制动性能预测的精度。     

基于改进BP神经网络的公路旅游客流量预测

针对如何精确预测公路旅游客流量这一问题,论述了公路旅游客流量研究背景,对包括神经网络模型在内的几类模型进行了分析,说明神经网络预测模型运用在公路旅游客流量预测中的优势.以实证分析为背景,论述了改进BP神经网络在公路旅游客流量预测中的应用,并深入研究了实际运用中输入/输出向量的选择、数据预处理方法、隐层神经元数目选择、训练函数选择等实际问题,对预测结果和实际值进行了比较和分析论述,得到一个适合的BP网络.最后对几种预测方法的预测结果进行比较,说明了BP神经网络在公路旅游客流量预测的合理性与可行性.     

BP神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，本文利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时，根据影响因素确定了模型构成，并对输入变量选择进行了讨论，典型算例的计算表明该方法是有效的。     

BP神经网络在股指预测中的应用

设计了一个三层的BP神经网络,优化了网络输入,结合Matlab神经网络工具箱,采用LM算法与归一化方法相结合的方法对网络进行训练与仿真,并对上证指数收盘价进行了预测,实验表明网络收敛快,泛化能力强.     

一种改进BP神经网络算法的编程及应用

采用附加动量并结合动态调整学习率改进BP算法，用MATLAB语言完成该算法程序的编写，并将其应用于处理光催化降解直接橙S水溶液的数据．该程序对训练集和预测集计算结果的相关系数R分别为0．9723和0．9452，处理效果良好．     

基于Matlab的改进BP神经网络及其应用

讨论了BP神经网络及几种改进BP神经网络性能的算法．用Matlab编制出相应的BP神经网络算法程序，并将其用于处理紫外分光光度法同时测定Fe，Co，Ni，Cu，V的实验数据，结果表明L—M法收敛最快，精度最高．     

区域工业用水量非线性预测模型的优选

针对BP神经网络在确定输入因子时的任意性,将相关性分析引入BP神经网络输入因子的选取中,通过计算输入因子和输出因子之间的相关系数,并根据相关程度来确定输入因子,同时利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法,建立了改进BP神经网络模型.将该模型应用于永定河山区工业用水量预测中,通过和传统非线性回归法进行比较,结果表明改进BP神经网络拟合和预测精度均较高.改进BP神经网络法的平均相对误差达到1.4100/,预测的2010年和2030年工业用水量将分别达到3.63×108m3和4.46×108m3.预测结果可为水资源规划和管理提供依据.     

改进BP网络在铁水预脱硫终点硫含量预报中的应用

针对本溪钢铁集团有限公司的铁水罐喷吹CaO+Mg复合粉剂脱硫过程,采用BP神经网络建立铁水预处理终点硫含量预报模型.在模型建立过程中,为了克服标准BP算法迭代次数多、收敛速度慢的缺点,采用新的自适应调整学习率方法和最大误差学习法对标准BP算法进行了改进.用1 900炉数据进行模型训练,经100炉数据现场验证表明,有12%的炉次预报值与实际值完全一致,有89%的炉次误差≤0.003%,平均误差为0.002 0%.     

基于改进神经网络的GDP时间序列预测

由于GDP时间序列具有线性和非线性的特征,神经网络(NN)方法和集成预测方法等在预测分析时可能产生较大误差.以GDP的年增长率作为神经网络的输入,建立基于BPNN的GDP预测模型.利用此改进BPNN模型对我国的GDP进行预测和验证,并分别与ARIMA-BP集成模型及BPNN模型进行比较.结果表明,改进的BPNN模型预测...     

关于BP算法在负荷预测相关问题探讨

本文在研究了神经网络的模型建立问题基础上,探讨了电力负荷BP算法的建模方法,包括对BP网络模型建立中的隐含层数确定、隐含层节点数确定、训练次数与精度的关系、学习速率的选择、初始权值、训练样本的选择及归一化处理等相关问题进行了较深入定性和定量分析,并通过算例进行了比较实验,得出有益结论。     

基于BP神经网络的汾河水质评价

以汾河流域21个控制断面的水质监测数据为研究对象,建立了基于BP神经网络模型的汾河水质评价方法,对汾河流域水质进行了评价,并与传统的单因子指数评价法、综合指数评价法进行了对比.结果表明,80.9%的断面三种评价结果完全相同,11.1%的断面三种评价结果有差异,其中,BP评价结果较单因子法和综合污染指数法更为客观,更多地考虑了多种污染物的综合影响,更有利于水质评价和管理.经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明,该模型设计合理、抗干扰能力强,对汾河水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性.     

非线性系统的改进BP神经网络状态观测器设计

针对活性污泥污水处理非线性系统中,由于某些状态变量不能在线检测时状态观测器的设计问题,本文采用了一种基于改进激励函数的变步长BP神经网络状态观测器设计方法,设计了改进BP神经网络状态观测器,并进行了容错性实验以验证该观测器的实用性和可靠性.