RBF主成分分析法在电源车数据预测中的应用

采用主成分分析与RBF神经网络相结合的方法对某型电源车数据进行了预测,同时还对RBF神经网络主成分分析法与全要素RBF神经网络分析法进行比较,结果表明RBF神经网络主成分分析法具有精度更高、收敛速度更快等特点.     

基于主成分分析法建立事故预测模型

根据事故统计数据建立事故预测模型,对分析现有交通环境下事故影响因素并采取相应的措施进行防治具有重要的意义。本文采集多条公路四路信号交叉口事故数据,运用主成分分析法进行事故影响因素相关分析,建立事故预测模型,经检验预测模型具有较高的精度。     

基于主成分分析法优化广义回归神经网络的地震震级预测

为科学有效预测地震震级,提出了基于广义回归神经网络(general regression neural network, GRNN)的地震震级预测模型。选取地震累计频度、累计释放能量、b值、异常地震群数、地震条带个数、活动周期、相关区震级等7个指标作为地震震级影响因子,利用主成分分析法(principal component analysis, PCA)对7个影响因子进行降维处理,以新生成的4个主成分作为模型输入变量,地震震级为输出变量,运用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)寻优得到GRNN模型最优光滑因子,最终建立基于PCA-PSO-GRNN的地震震级预测模型,利用建立的模型对训练样本进行回判检验,并对测试样本进行预测,并同传统反向传播(back propagation, BP)神经网络模型和单一GRNN模型预测结果进行对比,结果表明：PCA-PSO-GRNN模型预测结果的平均误差为5.17%,均方根误差为0.100 0,决定系数为0.986 8,均方相对误差为0.007 3,平均绝对误差为0.100 0,运行时间为5.2 s,预测精度和运...     

运用主成分分析法预测人才需求

经济发展和经济结构调整影响着人才的需求和结构变化，人才资源与经济增长密切相关。运用主成分分析法对天津市人才需求情况进行分析，指出人才对经济发展的重大作用，改变人才培养模式，提高人才培养数量和质量的重要性。     

主成分分析法在我国税收预测中的应用

神经网络非常适用于复杂非线性系统的处理,已被广泛应用于经济预测中.针对经济预测中指标多、历史数据不足从而大大削弱神经网络的泛化能力问题,本文利用主成分分析法建立了税收的预测模型.结果显示:经主成分分析之后再进行预测,能从根本上降低神经网络规模,提高了神经网络的泛化能力.     

主成分神经网络模型在疾病预测中的应用

针对在医学卫生领域,疾病受到许多因素的影响,很难用结构式的因果模型加以解释的问题,根据神经网络来预测是一种行之有效的方法。径向基函数(RBF)神经网络应用于疾病的月发病人数预测时,由于影响它的气象因素:月平均气压,月平均气温,月平均相对湿度,月平均风速,月平均降水量本身具有很大的相关性,且维数较高,RBF神经网络的预测精度会下降,针对这一问题,文中提出了利用主成分分析(PCA)方法对原输入空间进行重构,并根据各主成分的贡献率来确定网络结构,从而有效的解决了预测精度下降的问题。最后以2001年8月至2006年9月张家川支气管肺炎月发病人数的资料验证该方法的有效性。至此,应该充分考虑人在各时间段的发病特征,以便更有重点地进行健康防治工作,有效地降低支气管肺炎对人类的危害,保障人类的生活品质。     

主成分分析法在暂住人口统计分析中的应用

主成分分析法是利用少数几个综合指标代替原始指标,简化数据结构,从而方便问题分析的一种方法。目前已被广泛应用于股票投资、房地产开发、企业经济效益等的综合评价中。本文依据暂住人口统计数据量大、关系复杂、分析难度大等特点,利用主成分分析法,建立主成分分析模型。最后,结合山东省暂住人口统计信息,得出各行业暂住人口来源的主成分模型及其评价指数,进行实例分析。     

基于主成分分析的BP神经网络及其在需水预测中的应用

以甘肃省瓜州县为例,利用1988~2007年的总需水量数据,采用主成分分析法对影响水资源需求量的7个因子进行主要影响因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的年总需水量预测。结果表明:国内生产总值、工业总产值、农业总产值和大牲口数4个因子为影响研究区需水量的主要因子,将此作为主要因子构造BP神经网络的输入样本,确定网络输入节点数,建立瓜州县总需水量预测模型。模拟计算结果表明,基于主成分分析的BP神经网络模型取,预测结果的绝对误差小于±0.05×109m3。     

加权主成分分析法在公路网综合评价中的应用

城市公路网的分析与评价对于公路网规划项目开发、实施决策具有重要的理论价值和现实意义．建立了基于加权主成分分析法的公路网综合评价模型，并给出了评价案例评价结果表明，利用加权主成分分析法评价公路网可以将主成分分析法的客观分析和层次分析法的主观分析有机地结合起来，其评价结果更加全面、更加符合客观实际情况。     

基于RBF网络的交通事故预测

随着我国交通需求的持续增长,机动车的数量不断增加,交通事故频频发生,安全成为交通管理中一个不容忽视的问题。为减少交通事故发生,需要根据交通事故发生的原因对交通事故进行分析预测,以便对引发事故的重要原因采取有效的措施。运用RBF网络,建立交通事故预测模型,并将预测结果与实际数据进行比较,对我国交通事故管理有重要的意义。     

高速公路交通流的RBF神经网络建模

在对城市高速公路交通流模型深入研究的基础上 ,针对在不同环境以及时变系统中对复杂非线性大系统的控制 ,提出了一种改进的快速 RBF神经网络算法对交通流进行建模 ,克服了传统的数学模型对交通非线性大系统建模时泛化能力差的缺陷 .该算法是采用 APC- 单路径聚类算法确定 RBF神经网络结构参数的一种快速 RBF神经网络算法 ,网络训练速度快 ,效果良好 ,对实现交通流的在线建模与控制有重要意义 .文中进行了计算机仿真研究 ,结果表明了方法的有效性     

基于RBF的交通流预测中加速OLS寻优

交通流量预测是目前研究热点之一,RBF神经网络对此类非线性问题有良好解决能力,故得到广泛应用.其中能自动确定RBF结构的OLS算法,因不依赖先验值且有助减少训练RBF的随机性,成为仿真建模的首选.探索了有助于加速OLS算法寻优的方法--S型函数标准化.数值实验结果证明该方法效果良好,具备应用价值.     

基于混沌神经网络的交通流预测算法

为提高 RBF 神经网络的交通流预测精度,提出基于混沌-RBF（Chaos-RBF,C-RBF）神经网络的交通流预测算法,该算法首先计算混沌相空间的嵌入维数和嵌入延迟,构造得到的相空间向量作为 RBF 神经网络的输入,其相空间次邻向量作为期望输出值,滚动训练得到神经网络的权值,然后以实际交通流作为输入,经由网络计算得到预测值。仿真结果表明该算法相比于 RBF 神经网络,预测精度提高 96%,证明了该算法的有效性。     

改进RBF神经网络在降水量预测中的应用

采用遗传算法对RBF网络的隐层节点中心值和宽度进行优化,用梯度下降法求出权值.将其应用于降水量预测中,取得较为满意的结果,证明该算法的有效性.     

基于RBF神经网络的热连轧精轧厚度的预报

采用RBF神经网络方法建立热连轧精轧的厚度模型,通过比较有、无理论模型输入的神经网络厚度模型确定出理论数据在神经网络应用中的重要性。通过比较BP神经网络和RBF神经网络分别建立的厚度模型凸现出RBF神经网络厚度模型的优越性,并在应用过程中解决了过拟合问题。     

基于RBF神经网络的砂土液化预测

通过分析砂土液化成因及其影响因素,建立了砂土液化预测RBF网络模型,并与BP网络预测模型进行比较。测试结果表明,应用RBF网络模型对砂土液化进行预测,预测效果好,识别精度高．     

基于RBF神经网络的烧结终点预测模型

本文提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的烧结终点预测模型。该模型首先采用改进的最近邻聚类算法确定径向基函数中心,接着应用递推最小二乘法训练网络的权值。通过现场采集数据对该模型进行仿真,其实验结果表明,该模型具有较好的学习能力和泛化能力,为烧结终点的预测提供了一种新的解决方法。     

RBF神经网络在股市趋势预测中的应用

将RBF神经网络应用在股市趋势预测中，RBF网络中心点的选取采用最近邻聚类学习算法，以上证指数和基金裕阳为对象进行建模与预测，结果表明，此种网络具有较好的学习和泛化能力，在股市趋势预测中取得了较好的效果。     

RBF神经网络应用于连铸漏钢预报

从结晶器上热电偶的时间序列和空间序列出发,将径向基（RBF）神经网络应用于连铸漏钢预报,并对连铸过程进行了仿真,取得了较好的效果。