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.     

改进遗传神经网络对露天矿边坡位移预测

为提高BP神经网络对边坡位移的预测精度,将遗传算法的交叉算子及变异算子改进,用以优化BP神经网络的初始权值和阈值.应用改进的遗传神经网络对安家岭露天矿1270平盘边坡位移进行预测,同时应用未改进的遗传神经网络及BP神经网络作对比分析.结果表明:改进遗传算法为BP神经网络提供了进一步优化的初始权值、阈值,应用改进遗传神经网络对安家岭1270平盘边坡位移进行预测,改进遗传神经网络的预测精度与遗传神经网络及未经优化的BP神经网络相比进一步提高,是一种可行的边坡位移预测方法.     

基于遗传优化的BP神经网络水泥强度预测

为了提高BP神经网络预测模型对水泥强度值的预测精度,通过结合BP神经网络与遗传算法各自的优势,提出一种采用遗传算法优化的BP神经网络的水泥强度预测算法.利用遗传算法具有的全局优化搜索能力优化BP神经网络的各层节点连接权值与阈值,训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将训练以外的样本数据用于模型的有效性验证.仿真结果表明,该算法对水泥强度值预测具有较高的预测精度,同时可缩短网络收敛时间.     

遗传算法优化的神经网络预测团雾

针对国内外研究中现有团雾预测方式中出现的不足,建立了基于遗传算法优化的神经网络预测模型,用以对高速公路团雾的发生进行预测.在利用遗传算法得到BP神经网络的初始权值和阈值基础上,通过神经网络对输入的历史团雾气象数据进行学习训练,建立团雾预测模型.经优化的神经网络模型避免了由于神经网络初始权值、阈值难以确定所造成的网络震荡问题,以及神经网络计算过程中易陷入局部解的问题.实验结果表明,优化后的团雾预测模型具有较高的预测精度,为高速公路团雾的预测提供了新的方法与思路.     

基于GA-BP神经网络算法的马铃薯晚疫病预测模型

应用基于遗传算法的BP神经网络构建马铃薯晚疫病预测模型,对原始样本进行归一化处理,应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值、阀值,通过BP神经网络训练构建马铃薯晚疫病预测模型,利用遗传算法来改善BP神经网络算法本身的缺陷,提高学习精度,预测准确度.仿真结果表明,GA-BP神经网络模型预测准确度较高,误差率较低,稳定性较好.实践证明,将GA-BP神经网络算法应用于马铃薯晚疫病预测模型中是可行的,能够实现晚疫病流行程度的快速预测.     

基于遗传算法和BP神经网络的短期电力负荷预测

根据电力负荷的主要影响因素,考虑时间和天气,建立了基于遗传算法和反向传播神经网络(BP)的短期负荷预测.从BP神经网络的理论入手,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和隐层节点数,从而避免了神经网络结构确定和初始权值选择的盲目性,提高了神经网络用于电力系统短期负荷预测的效率和精度使得负荷预测在更加合理的网络结构上进行.     

应用遗传算法和LM优化的BP神经网络模型预测机场道面使用性能

分析了影响道面使用性能的各种参数,结合BP神经网络和遗传算法来预测机场道面使用性能.通过遗传算法全局寻优功能对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对神经网络训练速度进行加速,并且使训练避免陷入局部极小点.通过历年数据对神经网络进行训练,用所得神经网络模型对机场道面使用性能进行预测.训练结果表明,该方法具有足够的精度,能够应用到工程实际中.     

基于遗传BP神经网络的三七价格预测

为提高三七药材价格的短期预测准确性,利用遗传算法的全局搜索能力对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立了基于BP神经网络的三七药材价格预测模型.采用连续K月三七价格的滚动预测方式,对下一个月进行预测.通过三七价格时间序列自回归分析确定K值为2,以连续2个月的三七价格作为BP的输入变量,预测其后一个月的三七价格,并对三七价格的BP神经网络模型和传统时间序列预测模型ARIMA进行分析比较.实验结果表明:遗传算法优化的BP神经网络具有更高的预测精度,且比ARIMA模型对价格骤变情况更敏感.     

SOA优化BP神经网络的水体氨氮预测模型

为提高水体中氨氮的预测精度,本文提出一种基于SOA改进BP神经网络的预测模型。首先,采用具有较好全局搜索能力和局部搜索能力的SOA算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,防止其在训练过程中陷入局部最优值,而后采用优化后的权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值对其进行训练。仿真结果表明所提出的新模型对水体中的氨氮含量具有更高的预测精度,且提出模型的收敛速度较传统BP神经网络更快,可更好的应用于复杂水体中氨氮的预测。     

GA优化灰色神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

针对神经网络在煤矿瓦斯浓度预测中存在缺少大量实时数据和难以精确建模的问题,建立一种遗传算法优化灰色神经网络模型。采用灰色预测少数据模型理论和神经网络的自学习能力构建改进的瓦斯浓度预测模型,并利用遗传算法对该模型的初始权值和阈值进行优化。结果表明,遗传算法优化灰色神经网络模型较传统模型提高了瓦斯浓度的预测精度和速度。该研究为预防瓦斯事故的发生提供了有益参考。     

因子分析和神经网络相融合的股票价格预测

为了提高股票价格的预测精度,提出一种因子分析与神经网络相融合的股票价格预测模型.首先采用因子分析法确定影响股票价格的主要因子,然后将主要因子作为神经网络的输入向量进行学习和建模,并采用遗传算法对神经网络进行优化.该模型融合了因子分析和神经网络的优势,可以准确刻画股票价格变化的复杂性和非平稳性,提高了股票价格的预测精度,而且泛化能力更优.     

基于优化的GA-BP及其在葡萄酒质量预测的应用

针对BP神经网络模型在输入时因随机产生的权值和阈值导致模型的训练精度不高、泛化能力不强的问题,提出一种基于自适应遗传算法优化BP神经网络的方法.遗传算法在寻优方面有很好的效果,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值来提高模型的训练效率,并对神经网络的学习率进行优化,建立GA-BP网络预测模型,用于葡萄酒质量预测.结果...     

基于遗传神经网络的纱线质量预测

针对基于单一BP神经网络的纱线质量预测模型的不足,提出了一种基于遗传算法优化的神经网络的纱线质量预测模型,采用遗传算法完成对神经网络权值和阈值空间的寻优搜索,以提高神经网络的收敛速度和获得全局最优解的能力.通过试验表明,基于遗传算法优化的神经网络可以提高纱线质量预测模型的精度和稳定性,其性能优于基于单一BP神经网络模型的纱线质量预测.     

遗传优化BP神经网络在槽况预测中的应用

针对目前国内对铝电解槽槽况诊断存在的的难度大、效率低等问题,设计了一种以槽电压信号为特征向量的诊断样本和BP神经网络模型.利用BP神经网络的自学习能力,对铝电解槽的槽况进行分析预测.同时本文利用遗传算法的最优搜索能力对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化.通过MATLAB对状态预测算法进行编程.结果显示,对铝电解槽槽况的判断基本正确.     

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.     

小生境遗传算法优化的BP神经网络模型

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型.该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练,有效解决网络初值不合理的问题,提高网络收敛速度、稳定性.实验证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性.     

基于遗传神经网络的股票价格预测

针对股票市场的复杂性,本文将遗传算法用于BP神经网络的训练过程,建立了相应的优化模型,并将其应用于股票价格的预测。采用遗传算法对网络结构和权值进行优化,提高了网络的预测精度。实践表明：该方法预测精度高、误差小,值得推广。     

基于人工鱼群神经网络的城市时用水量预测方法

城市供水时用水量预测精度对城市供水系统具有重要影响.传统的反向传播(back-propaganda,BP)神经网络预测方法容易陷入局部解,并且需要大量的训练数据.人工鱼群算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度.为此,利用人工鱼群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立了一种新的时用水量预测模型.将该模型应用到华北某市时用水量的预测中,预测结果表明人工鱼群神经网络算法的均方差比BP神经网络算法的均方差小5%.实例证明,人工鱼群神经网络比BP神经网络的预测精度更高,收敛速度更快.人工鱼群神经网络算法可用于短期水量预测.     

基于遗传算法的神经网络金融时序预测的研究

基于简单遗传算法的神经网络训练速度慢、易陷入局部极值,用具有较好的全局搜索能力自适应遗传算法来优化神经网络权值和国值,设计了基于自适应遗传算法的BP神经网络的股票预测系统．该系统根据对股票历史数据分析,预测股价未来几天时间的走势．结果表明,改进算法具有很强的可行性和高效性．     

采用NGA优化的新型BP神经网络模型及诊断应用

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极小点、网络结构不稳定等缺陷,提出了一种小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该模型充分利用小生境遗传算法的搜索能力和BP神经网络的非线性映射和学习联想能力,通过小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,优化BP神经网络的初始权值和阈值,并采用BP算法对网络进行训练。有效解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。最后结合变压器故障诊断实例。在Matlab7.0平台上进行仿真实验。实验结果证明:与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。