基于主成分分析的BP神经网络长期预报模型

MATLAB是进行神经网络系统设计及多元统计分析的有力工具.利用MATLAB6.5对月平均降水量的前期预报因子进行主成分分析,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数,建立起基于主成分分析的神经网络广西北部地区5月平均降水预测模型.计算结果表明,基于主成分分析的神经网络模型在预测中与多元回归模型相比有较好效果.     

基于BP神经网络的有价证券序列号识别

有价证券快速鉴伪一直是金融领域重点研究课题,该文针对有价证券序列号识别速度慢、效率低的问题,提出了一种基于BP神经网络的有价证券序列号模式识别算法。算法首先通过中值滤波降噪、二值化等方法将光学传感设备获得的有价证券原始图像进行预处理,然后采用基于网格的八方向梯度特征对序列号进行特征提取,最后通过训练后的BP神经网络对有价证券序列号图像进行识别,得到有价证券序列号。仿真结果对比表明了该方法的有效性。     

基于改进特征提取的BP神经网络车牌识别

车辆牌照的自动识别是计算机视觉与模式识别技术在智能交通领域的重要应用．为提高车牌字符识别系统对字符的整体识别能力,对车牌上的汉字与数字字符做分类处理,利用粗网格、边框和笔划密度方法更好地提取识别对象特征,最后采用BP神经网络进行字符识别．实验表明,本文所采用的方法能达到较好的识别效果,说明多种特征提取方法和神经网络识别技术的有机结合能显著提高系统性能．     

一种基于特征的BP神经网络车牌字符识别

字符识别是自动车牌识别系统中很关键的一步.字符识别有以下几步,首先,对车牌图像进行预处理.其次,通过竖直方向投影分割字符.最后,将提取的字符特征输入网络进行训练.在实验中,利用该方法对光照不均、字符大小不一、运动背景的图像,特别是相似字符的识别获得了较高的识别率,并且将其与字符输入BP神经网络进行对比分析.实验结果表明,该方法对字符识别有很好的鲁棒性、有效性.     

基于BP神经网络的股票价格预测

影响股票价格变动的因素有很多,且股票数据具有高度的非线性和时变性等特征,因而采用经典线性时间序列模型可能无法完全提取非线性部分的信息.针对这一问题,建立了BP神经网络模型、PCA-BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型和ARIMA(6,1,6)模型对上证综合指数的收盘价格进行预测.计算各预测模型下的统计指标RMSE和MAE,并对4个模型进行对比分析.结果表明,GA-BP神经网络预测模型与其它三种模型相比具有更小的误差,也就是说GA-BP神经网络预测模型对上证综合指数的收盘价格预测效果更好.     

BP神经网络气水识别研究

传统的测井解释技术由于建立在岩石颗粒的均匀排列、孔隙流体均匀分布假定模型基础上,将地层岩性、孔隙率、渗透率等参数作线性研究,致使获得的测井解释结果在大部分复杂地区与地层的真实值不一致。运用测井神经网络,根据测井资料、岩性分析资料、试油资料,可以解决求取地层孔隙率、渗透率、泥质含量、流体饱和度等参数以及进行油气水识别、岩性岩相识别、裂缝识别、水淹层识别、生油岩识别等等。测井神经网络处理解释新技术的兴起和发展,对解决非均质性地层的非线性映射问题具有良好的实用效果。     

基于主成分分析的BP神经网络对房价的预测研究

为了提高房价预测精度,采用基于主成分分析的BP神经网络预测模型.首先运用主成分分析对影响房价指标重新组合生成新的综合指标,然后采用非线性预测能力非常强的BP神经网络对其进行建模,并对房价进行预测.仿真结果表明,基于主成分分析的BP神经网络的房价仿真值与历史值的系统总误差只有0.52%,可作为房价预测的一种行之有效的方法.     

基于PCA的BP神经网络股票预测研究

股票市场是国民经济发展变化的"晴雨表",股票价格的涨跌也是政治、经济、社会等诸多因素的综合反映.近几年来,神经网络取得较大发展已经成为热点研究并在各个领域中得到应用.文章基于主成分分析和BP神经网络,以中国石化100天股票历史技术指标数据作为训练样本对收盘价进行预测,20天数据进行检验,并通过图像仿真拟合来验证神经网络股票预测的可行性和准确性.     

基于BP神经网络的田间杂草识别技术研究

设计了一种以田间除草指标体系作为神经网络的输入,以田间除草等级作为输出的田间除草综合评价模型;以田间除草指标的各级评价标准作为模型的训练样本和检验样本,设计了一种神经网络算法,利用Matlab软件对BP神经网络进行训练和检验.结果表明:BP神经网络对检验样本的模拟输出和期望输出是一致的;BP神经网络人工智能技术应用到田间除草,具有运算速度快、精度高,过程方便简捷的优点.     

主成分分析在震动信号目标识别算法中的应用

为了改进基于震动信号的地面运动目标识别算法,提出了一种基于主成分分析（PCA）的2次特征提取算法.首先对地面运动目标引起的震动信号进行目标特性分析,提取多维的特征值;然后利用主成分分析方法对众多的特征值进行分析,去除特征值之间的相关性,提取综合特征值并应用于分类器,得到目标识别结果.基于实地采集的地面运动目标的震动信号进行实验,结果表明：该方法有效地减少了特征值的维数和相关性,降低了分类器训练的难度和训练时间,同时提高了目标的正确识别率.     

基于改进神经网络的自动调制识别研究

自动调制识别技术可以用于排除通信系统中的非法用户及其干扰,是保证合法通信的关键措施之一.选取了几种典型的调制方式MFSK,MASK,BPSK,QPSK,OFDM,通过分析其时域特征,提取了反映调制类型显著差异的5个特征参数的新组合.为了克服标准BP算法收敛速度慢且存在多个局部最小点等缺陷,采用改进的弹性BP算法,从提高收敛速度和网络识别性能出发,构建了有效识别调制信号的弹性BP神经网络分类器.仿真结果表明,与基于决策理论的逐级判决调制识别方法相比,所设计的弹性BP神经网络分类器在SNR=0～20dB时对以上的调制方式均具有较高的识别率,即使在SNR=0 dB时也达到了95%以上的识别率.     

基于BP神经网络的湘西民间方块苗文特征提取方法

分析湘西民间方块苗文文字的结构特性,提取表征文字特性的特征并构造特征矩阵,然后利用BP神经网络和方块苗文手写体字库训练出苗文的识别系统,并使用此系统对手写的方块苗文文字进行识别和分类.     

基于改进BP神经网络的微裂纹漏磁定量识别

漏磁检测是铁磁材料常用的无损检测方法之一,定量识别是指通过检测到的漏磁信号识别裂纹的尺寸.采用主成分分析和优化神经网络相结合的建模方法,建立了微裂纹宽度与深度的预测模型.主成分分析去除了数据相关性,减小了输入样本维数,显著简化了网络结构;遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP神经网络)可以有效地防止搜索过程中陷入局部最优解.通过基于磁偶极子模型的理论计算与人工刻槽微裂纹漏磁检测实验两种途径验证了该算法在微裂纹定量识别中的应用,为裂纹发展阶段的早期定量识别技术奠定了一定的基础.     

基于BP神经网络的火焰识别系统

本文提出了一种基于BP神经网络的火焰识别系统,其对火焰的各种状态进行了识别,提高了早期发现火焰的能力。实验结果表明,该方法在火焰自动识别中是一种十分有效的方法。     

基于遗传算法和BP神经网络的结构损伤识别

鉴于BP神经网络需要较长的训练时间、易陷入局部极小值、网络权值和阈值难确定等不足。运用遗传算法全局寻优的特点对BP网络的权值和阈值进行优化。同时运用遗传算法进行网络训练,避免网络收敛于局部极小值。通过对一根单梁实验数据的识别,结果表明两者的结合能对结构进行准确的识别。     

基于主成分和BP神经网络方法的湖南省汽车保有量预测

汽车保有量预测对城市交通的发展方向、城市交通的控制管理、城市道路的建设情况等都有直接的参考意义。本文通过分析影响城市汽车保有量的因素,通过参考部分参考文献,城区人口总数人均GDP、公路客运量等8个指标,首先采用主成分分析法将8个因素进行分析,然后建立BP神经网络模型对湖南省2006到2008年汽车保有量进行预测,预测结果分别为98．93万辆、122．18万辆、137．03万辆,与汽车保有量实际值94．64万辆、121．72万辆、142．67万辆很接近,预测精度比较高。这表明BP神经网络具有很强的学习与泛化能力,用于汽车保有量预测的可行性与有效性。     

矿井涌水水源的主成分分析和BP神经网络判别

为准确判别矿井涌水水源,针对矿井各主要含水层的水化学特征数据样本,利用主成分分析法消除变量中的重复信息,采用BP算法对网络进行训练,实现对随机挑选样本的判别,并与Bayes判别结果进行比较.结果表明：主成分分析与BP神经网络相结合的方法判别涌水水源的正确率为82.35％,优于Bayes判别法.该研究为有效开展矿井防治水工作提供了参考.     

基于PCANN的BP神经网络话者识别系统

本文利用主分量神经网络分析法(PCANN)和反向传播神经网络,提出了一种具有较强自适应性和较高识别率的说话人识别方法.在此算法过程中,主分量分析法主要是对语音信号的原始特征作分析以得到更好的特征参数;BP神经网络则是作为一个分类器对说话人进行分类.文章将主分量分析与BP神经网络相结合,提高了识别的正确率,增强了系统抗噪声能力,减少了训练时间和计算量,同时简化了网络结构.     

基于改进神经网络的自动调制识别研究

自动调制识别技术可以用于排除通信系统中的非法用户及其干扰,是保证合法通信的关键措施之一。选取了几种典型的调制方式MFSK,MASK,BPSK,QPSK,OFDM,通过分析其时域特征,提取了反映调制类型显著差异的5个特征参数的新组合。为了克服标准BP算法收敛速度慢且存在多个局部最小点等缺陷,采用改进的弹性BP算法,从提高收敛速度和网络识别性能出发,构建了有效识别调制信号的弹性BP神经网络分类器。仿真结果表明,与基于决策理论的逐级判决调制识别方法相比,所设计的弹性BP神经网络分类器在SNR=0~20 dB时对以上的调制方式均具有较高的识别率,即使在SNR=0 dB时也达到了95%以上的识别率。