基于LS-SVM的热带气旋强度预报

建立了基于最小二乘支持向量机的热带气旋强度预报模型。针对机理建模和神经网络建模无法提供热带气旋强度预报的有效解决方案,研究了基于最小二乘支持向量机的回归模型。利用给定的热带气旋数据集,使用交叉验证和网格搜索的方法对最小二乘支持向量机回归模型进行了参数优化选择。实验结果表明,建立的热带气旋强度的12,24,48和72 h的预报模型,都满足了预定的误差要求。     

互联网金融企业风险预警模型构建研究

结合互联网金融企业自身特点,建立互联网金融风险指标体系,采用主成分分析和BP神经网络结合的方法,构建互联网金融风险预警模型,将筛选后得到的主成分分析结果输入到训练后的BP神经网络风险预警模型中,进行实证分析.结果显示,训练后模型准确率可以达到96.35％,对于样本预测精准度具有较强作用,从而可以为互联网金融企业提供一种...     

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PCA-ANN模型中存在的问题及改进

文章深入分析了目前普遍采用的主成分分析——神经网络模型应用中存在的不合理问题,通过推导指出错误所在,提出了相应的改进方案.为了验证改进模型的有效性,以UCI机器学习库中的数据集为样本,选取有导师BP神经网络和无导师SOM神经网络,建立改进的主成分分析——神经网络模型,并与传统主成分分析——神经网络模型进行比较测试,实验结果表明改进的模型效果更优.     

北大西洋热带气旋路径预报的难度变化分析

为了提高热带气旋的短期气候预测水平,选取1851-1870年北大西洋热带气旋样本,按照热带气旋在不同海域的路径差异分成5个区域,利用基于偏最小二乘回归的气候持续法,建立预报未来气旋中心位置的模型,对1871-2010年每个区域的气旋进行路径预报。根据预报结果与实际数据的误差分析每个区域的预报难度,利用小波分析法找出预报难度变化的周期性规律。结果表明,北大西洋海域热带气旋路径预报的难度呈现从南向北以及从东向西递增规律,靠近大陆区域的部分热带气旋路径发生转折,这些区域的预报难度有所增大。中高纬度区域是气旋路径有旺盛期向衰亡期转折的区域,影响气旋路径的因素较多,该区域气旋路径预报的难度更大。     

基于BP神经网络的纺纱质量预报模型

简述了纺纱质量预报的理论与实际意义，应用了BP神经网络的标准算法。通过建立BP神经网络模型对细纱条干不匀率(CV）断裂强力(BS)与纺纱断头率(ED)进行预报，并与多元线性回归方法进行比较，验证了BP神经网络预报的准确性与高效性。最后以纺纱断头率(ED)预报为例，指出了今后神经网络在纺纱质量预报应用中亟待解决的问题。     

中长期径流预报中PCA-IBP模型的改进算法研究

径流预报的信息有很大的相关性,这是必须在预报工作中避免的,同时,这些信息的维度较高,且以往处理这些信息的数学模型计算复杂度较高.针对以上问题提出了一种混合主成分分析方法(PCA,Principal Component Analysis)和改进BP(Improved Back Propagation)神经网络模型的中长期径流预报模型(PCA-IBP),此种方法可以很好地避免以上不足,可以进一步提高模型计算效率.实际数据验证表明,提出模型预报的精准程度以及效率都较传统的BP神经网络预报模型有所改善.     

基于主成分分析与BP神经网络相结合的机床主轴热漂移误差建模

为提高数控机床热误差模型的预测精度,提出了将主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差的建模和预测方法.使用主成分分析法对多个温度变量进行降维处理或重新组合,将处理后所得较少的主成分变量作为样本输入BP神经网络进行训练而得到主轴热漂移误差模型,并与经过测点优化后以关键点温度作为输入的BP神经网络模型进行对比分析.结果表明：基于主成分分析与BP神经网络相结合的主轴热漂移误差模型的拟合精度较高,残差较小;由于BP神经网络的输入变量较少而使所提出的模型训练速度快、迭代次数少.     

基于多元统计—神经网络的教学质量评估模型

给出了基于多元统计—BP神经网络的教学质量评估模型,先采用相关分析、主成分分析对其影响因子作评价和预处理分析,然后以BP神经网络模型作预测,并在Matlab中实现.结果表明,基于多元统计—BP神经网络的教学质量评估模型,既克服了在评估过程中的主观因素,又得到了满意的评估结果,具有广泛的适用性.     

基于主成分分析和Softmax回归模型的人脸识别方法

文章介绍一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)和Softmax回归模型相结合的人脸识别方法,该方法通过PCA对整幅图像提取特征,然后将提取的特征经过非线性变换输入到Softmax回归模型中。将主成分提取特征看成是单层神经网络,将它与Softmax回归模型构成的级联结构看作是2层神经网络,在神经网络的训练过程中,主成分的特征向量可以微调。在不同人脸数据库上的实验表明,相比于传统的只用PCA降维的方法,本文方法可达到较高的识别率。     

基于非参数回归的遗传神经网络集成股市预测研究

利用遗传算法改进神经网络集成个体的连接结构和初始连接权值,利用主成分分析法提高集成个体差异度,形成一组优良的神经网络集成个体,利用非参数回归生成集成结论,求出非线性时序函数的全局最优解,随即建立新型的基于非参数回归的遗传神经网络集成股市预测模型.仿真结果表明,该模型预测精度高,可操作性强,具有一定实用性.     

基于量子免疫遗传算法的煤与瓦斯突出神经网络预测

为了用BP神经网络更准确地预测煤与瓦斯突出危险性,将免疫算法中基于繁殖概率的抗体多样性保持机制引入量子遗传算法(QGA),提出量子免疫遗传算法(QIGA)优化神经网络模型QIGA-BP。模型采用QIGA分别对神经网络的隐含层和连接权值进行全局寻优,以此提高BP网络的搜索效率和泛化能力。以平均影响值分析法筛选的煤与瓦斯突出显著变量作为BP网络的最佳输入参数,分别用QIGA-BP,QGA-BP,免疫遗传优化BP模型和传统BP模型对突出煤层工作面的实例数据进行预测。结果表明,QIGA在BP网络优化过程中具有更好的优化性能,用QIGA-BP模型预测工作面突出危险性具有更好的预测能力和更高的预测准确率。     

基于IPSO-BP神经网络的坝基扬压力预测方法研究

针对坝基扬压力预测的传统BP神经网络模型初始权值和阈值随机性强、易陷入局部最优等局限,采用惯性权重动态调整的改进粒子群算法对BP网络的初始权值和阈值进行优化,建立了基于IPSO的BP神经网络坝基扬压力预测模型．通过算例验证算法的优越性及程序的准确性,并以某大坝多年扬压力监测数据进行工程实例应用,结果表明,IPSO—BP扬压力预测模型与传统BP模型相比,拟合相关系数大,统计误差小,预测精度更高．     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

基于BP神经网络的区域短期地震预测模型研究

在详细分析和归纳地震数据及其特征的基础上,提出了可以对地震震级进行量化预测的方法,以江苏省区域为研究对象,采用线性回归和常规BP神经网络方法进行了震级预测,并在总结了这两种方法优缺点的基础上,提出了"线性回归+神经网络"的融合模型。回溯检验结果表明,该模型的预测效果得到显著改善。     

基于预测模型和自主计算的网络资源管理

为解决综合网络系统中的自主管理问题，以气象水文业务系统为背景，对自主网络管理中的设备状态预测机制和DEN-ng策略模型扩展机制以及结合这两种机制处理网络通信系统中的自主管理问题进行了深入研究，提出了NAR-BP（Nonlinear Auto Regressive-Back Propagation）状态预测模型，并根据观探测设备的测量数据，对该模型进行了实验测试。实验结果表明，NAR BP状态预测模型的各项误差指标较传统的AR(Auto Regressive) 模型算法减少了约4/5。基于DEN ng策略模型扩展了管理决策组件，使其适应应用层的系统状态预测，通过一个策略驱动的多信道数据通信管理实例展示了DEN-ng扩展策略模型在自主网络管理中应用的可行性。     

一种基于Wiener模型的非线性预测控制

提出了一种基于Wiener模型的非线性预测控制方法.通过引入非线性部分的广义回归网络逆模型,将非线性预测控制转化为线性预测控制,用线性优化算法解决非线性预测控制问题,避免了复杂的非线性优化.仿真实验表明了该方法的有效性.     

基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法

滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示：研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线精度分析,结果表明：基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重...     

基于BP神经网络的税收预测模型

在分析影响税收主要因素的基础上，将反向传播（BP）神经网络理论应用于税收的预测．首先对初始数据进行预处理，使其适应BP神经网络学习的要求，然后建立基于BP神经网络的税收预测模型．采用实际数据对模型进行验证，并将其与传统的统计模型相比较，证明了基于BP神经网络的税收预测模型有较高的精度和较强的实用性．     

基于自构建RBF神经网络的内模控制

针对复杂的非线性被控过程,本文提出一种基于自构建RBF神经网络的内模控制方法。该方法中,神经网络的自构建学习算法包括结构学习和参数学习。结构学习采用最近邻聚类法使网络能够自适应地在线增加和删减神经元以达到理想的网络结构。神经网络的参数学习采用梯度下降法。将该神经网络用于内模控制,使得辨识被控远程内部模型和控制器模型的神经网络的神经元个数可以根据激励强度动态改变,进而改善了控制系统的动态性能和鲁棒性。仿真结果表明了所提方法的有效性。