一种基于总量风险函数的改进BP算法

为了能设计出一个优良的神经网络结构使得网络在保持良好性能的同时使规模最小化,作者引入了一种新的目标函数,希望能在模型的可靠性和规模之间找到一个适当的折中.基于此新的目标函数提出一种改进的BP算法,同时在改进的算法中采用自适应调整动量和学习率的方法以加快收敛速度和避免误差陷入局部极小值.将改进BP算法用于手写数字识别实验,结果表明,新算法有很好的实用价值.     

基于BP算法的泥沙含量预测研究

长江口北槽是长江的主航道，泥沙的淤积对航运和河道治理有着极为重要的影响。根据ADCP资料，应用BP算法对长江口的泥沙含量进行了研究，建立了泥沙含量预测模型并根据实例资料进行了验证，实现了根据ADCP资料推求泥沙含量，其结果满足精度要求。     

BP神经网络算法在数字识别中的应用

介绍BP神经网络算法的理论和方法,并在MATLAB环境下给出了BP神经网络算法在数字图像识别系统中的应用.     

基于改进BP算法的水电机组轴瓦温度预测

应用人工神经网络BP算法，对水电机组轴瓦温度与影响瓦温变化的主要因素之间的映射关系进行表达，即建立水电机组轴瓦温度预测模型，并对轴瓦温度及其变化趋势作出预测；同时对BP算法进行改进，引入误差分布函数，动量项因子和组合转移函数，在一定程度上克服原有算法的局部最小问题，获得全局最小解，而且加快了网络的收敛速度。     

一种改进的BP算法

传统的BP算法收敛速度慢，利用附加动量因子和自适应学习速率改进了传统的BP算法，它对于BP网络结构优化，提高收敛速度有明显效果.     

电力系统短期负荷预测的改进BP算法

提出了一种电力系统短期负荷预测的算法，通过增加势态项及采用步长自适应等方法的对传统的BP算法进行了改进，实例计算表明该算法可行。     

动量因子对BP算法的影响

本文对BP神经网络算法进行了讨论,并通过实例分析了几种改进算法的实用性．结果表明,适当的改进动量因子和隐单元个数将加快网络的收敛性,提高预测能力．     

基于动量BP算法的过渡段路基沉降预测

利用动量BP算法改进了BP神经网络的收敛性,建立了过渡段路基沉降预测模型.该模型可克服传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等的缺点.结合津秦客运专线路桥过渡段路基沉降实测数据,将该优化模型与传统BP神经网络预测模型进行了对比.计算表明,利用动量BP算法改进的神经网络具有较高的预测精度,同时考虑了多个影响因素,因而具有广阔的应用前景.     

应用动量BP算法对地下水水位进行动态预测

作者在收集已有观测井地下水位资料的基础上,利用人工神经网络技术中的动量ＢＰ算法对上海地区第Ⅲ承压含水层的地下水水位进行了动态预测,结果表明,该法具有较高的预测精度。     

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。     

基于改进BP神经网络的混沌时间序列预测方法对比

针对BP神经网络预测混沌时间序列存在的易陷入局部极小值和收敛速度较慢的问题,选取了两种改进预测模型,即GA-BP预测模型和PSO-BP预测模型。并将这两种模型对Lorenz混沌时间序列进行了预测比较实验。实验表明,两种改进模型比BP神经网络预测模型具有更好的预测性能,并且PSO-BP预测模型较GA-BP预测模型的预测精度更高。     

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．     

基于局部权重及阈值调整算法的BP网络预测模型研究

通过对基本BP算法的分析,提出了一种基于局部权重及阈值调整的改进BP算法.结合该改进算法,讨论了在Matlab中创建基于BP网络的交通运输需求预测模型并使用该模型进行预测的过程.同时,将基于局部权重及阈值调整的改进BP算法和加动量项的自适应学习率BP算法的模型的预测效果进行了比较,比较结果表明前者的预测效果优于后者.     

一种改进的BP算法

为了克服BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,笔者利用非线性最小二乘法对其进行了改进.结果表明,采用改进后的BP算法来训练神经网络,能在一定程度上提高神经网络的收敛速度,具有学习速度快、识别能力强等优点.     

基于SVM的BP改进新法

BP人工神经网络算法作为一种基本算法在许多领域中都有着广阔的应用前景.但由于其本身的缺陷而很难投入实际应用.给出了一种基于SVM(Support Vector Machines)的BP改进回归算法,有效地提高了算法的收敛速度,减少了迭代次数,提高了回归预测的精度.     

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...     

基于BP神经网络的绝缘子表面污秽预测方法

针对传统方法清扫绝缘子污秽的弊端,提出了利用BP神经网络预测绝缘子污秽的方案.通过BP神经网络的输入、输出和参数的选取,在实验室进行数据验证.结果表明:该方法可以准确有效的预测绝缘子表面污秽程度,可以指导现场绝缘子的清扫和优化绝缘子的清扫周期.     

基于神经网络的时序预测模型研究

将神经网络作为传统的时序线性模型的非线性推广进行了分析,论证了多层前向神经网络与非线性自回归模型及反馈神经网络与非线性自回归移动平均模型的等价意义,提出了一种可作为非线性时序模型的内反馈神经网络．