基于小波神经网络的水库来水量预测模型

水库来水量预测是水库调度和水资源优化配置的重要依据,所以其预测精度值得引起重视.通过对小波分析理论和神经网络理论的研究,将两者结合起来,运用小波神经理论方法对水库来水量进行预测.取实例进行建模分析,并建立BP模型与之比较分析,计算结果为小波神经网络预测模型的精度比BP高很多,可以用于来水量预测.     

乘积季节模型在储蓄存款预测中的应用

运用SPSS软件和SAS软件系统中的时间序列建模方法建立了我国城乡居民储蓄存款模型,并认为用最大似然估计法(ML)对结果进行短期预测,用无约束最小二乘估计法(ULS)对结果进行中长期预测,可得到较高的预测精度.     

基于GA-BP神经网络的金精矿品位的预测

在对金矿生产过程进行大量实际调研工作的基础上,分别采用BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络的方法,建立了金精矿品位的预测模型,以现场采集的978组数据作为样本,运用噪声平滑技术进行数据预处理,筛选了770组数据,运用其中的650组数据建模,并运用其余的120组数据对模型进行了验证.通过对两个模型的预测误差分析,得出用遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)预测精度更高,当预测相对误差在±2%范围内时,模型的预测精度达到97.5%.     

自适应模糊神经网络在某电力公司一产用电量预测中的应用

运用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)理论,建立了某电力一产用电量预测模型,并与常用的一些预测方法所建模型进行了比较.结果表明,应用自适应神经网络建模方法简单可靠,精度极高.     

灰色神经网络模型在高校招生预测中的应用研究

灰色神经网络就是将灰色系统方法与神经网络方法有机地结合起来,对复杂不确定性问题进行求解所建立的模型.结合灰色预测方法与神经网络预测方法,对四川省普通高等学校每年所招收新生人数进行预测.结果表明此种组合模型的精度较高,且具有灰色系统的少数据建模优点及神经网络的精度可控特性.     

基于LS-SVM的棉针织物染色上染率模型的研究

针对棉针织物染色上染率建模中存在非线性建模困难及预测精度不高等问题, 结合棉针织物的染色机理, 基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立上染率模型并进行预测. 将提出的方法与BP神经网络法进行比较, 试验结果表明前者具有更高的预测精度, 验证了LS-SVM对织物染色上染率预测建模是一种可行而有效的方法.     

基于LS-SVM的棉针织物染色上染率模型的研究

针对棉针织物染色上染率建模中存在非线性建模困难及预测精度不高等问题,结合棉针织物的染色机理,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立上染率模型并进行预测.将提出的方法与BP神经网络法进行比较,试验结果表明前者具有更高的预测精度,验证了LS-SVM对织物染色上染率预测建模是一种可行而有效的方法.     

一种时间序列优化的粒子滤波算法

针对预测对象在动态过程中发生结构性变化的时间序列,难以建立一个实时解析变化趋势的模型.本文提出基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF).采用时间序列方法动态构建预测模型,并将粒子滤波算法中一系列加权粒子以该模型进行状态转移,运用粒子滤波重采样技术,使预测误差进一步减小,预测精度逼近最优估计.非线性预测系统仿真实验表明基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF)比单纯采用时间序列动态建模算法(TS)精度更高,提高了动态目标跟踪的准确性.     

数控机床热误差的最优线性组合建模

提出数控机床热误差的最优线性组合建模方法及其相关算法.该方法通过线性和的方式对基于不同数学理论所建立的热误差模型进行综合,并以不同拓扑结构及训练算法的反向传播神经网络为例,建立了最优线性组合神经网络.通过对一台CNC机床的实际加工数据进行分析,对该建模方法进行验证,并探讨了该方法的最佳使用条件及其原因.建模结果表明,所提出的方法能够在节省建模时间的同时大幅提高所建立模型的预测精度,是一种高性价比的建模方法.     

基于灰系统的高校新生报到率预测研究

基于灰色系统理论,运用后验差检验的预测建模方法进行高校新生报到率预测。本文首先利用灰色系统模型GM（1,1）建模,通过顸测模型对数据的处理得到预测,再利用后验差检验标准确定预测的精度等级,并验证应用该模型进行预测报到率的可行性和有效性。