基于Elman神经网络的污染源数据预测

为了给环境保护决策提供有价值的预测数据,提出利用Elman神经网络建立污染源数据预测模型的方法,以大气中的主要污染物SO2为例,用预测模型表征SO2的浓度和气温、相对湿度、风速、时间等影响因子及其历史数据之间的复杂关系.使用训练后的模型对数据进行模拟仿真,结果表明所建立模型的计算输出值与实际样本数据有着较好的一致性,模型预测效果优于基于BP神经网络的预测模型.     

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%.     

基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用

针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型.以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析.结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性.     

基于BP神经网络的水中双爆源爆炸冲击波峰值压力预测模型研究

为了获得水中等质量两爆源同步爆炸时冲击波耦合中心的峰值压力计算模型,利用Autodyn计算得到不同药量和爆距下的峰值压力数据.一方面根据量纲分析确定的函数形式拟合数据从而获得峰值压力的计算公式;另一方面对药量、爆距及峰值压力三类数据进行对数变换和归一化,并将其分为训练集和测试集,然后将训练集代入BP神经网络进行训练,得到结构相对简单、均方误差最小的BP神经网络预测模型.结果表明：公式计算结果和BP神经网络模型计算得到的峰值压力与实际值吻合较好,公式计算值与实际值的平均相对误差为1.08%,BP神经网络预测值与实际值的平均相对误差为0.52%,与公式计算相比,BP神经网络能够以更少的数据样本容量实现更高的精度预测.     

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.     

城市建筑安装涂料VOCs排放量模拟预测研究

通过建立灰色离散分数阶预测模型GM(1,1)、BP和RBF神经网络预测模型,以西安市建筑安装涂料产生的VOCs为例,将用于建筑安装的涂料量以及其驱动因子数据作为模型的输入值,用收集整理的2004—2011年16组西安建筑安装涂料消耗量数据进行BP和RBF神经网络训练模拟,2011—2014年5组年数据进行检验预测,采用曲线拟合度和相对误差2个评价指标对3种预测模型结果进行比较分析。结果表明,灰色预测、BP和RBF神经网络预测模型的样本训练及预测的平均误差为:-16.53%,、7.05%,和4.73%,,结合真实值与预测值的曲线拟合和误差下降曲线来看,RBF神经网络的预测结果优于BP神经网络预测结果,采用RBF神经网络预测模型对城市建筑安装VOCs的排放量进行预测具有模拟效果好和预测精度高的优势,对城市VOCs的治理有一定的参考价值。     

基于改进BP神经网络的公路旅游客流量预测

针对如何精确预测公路旅游客流量这一问题,论述了公路旅游客流量研究背景,对包括神经网络模型在内的几类模型进行了分析,说明神经网络预测模型运用在公路旅游客流量预测中的优势.以实证分析为背景,论述了改进BP神经网络在公路旅游客流量预测中的应用,并深入研究了实际运用中输入/输出向量的选择、数据预处理方法、隐层神经元数目选择、训练函数选择等实际问题,对预测结果和实际值进行了比较和分析论述,得到一个适合的BP网络.最后对几种预测方法的预测结果进行比较,说明了BP神经网络在公路旅游客流量预测的合理性与可行性.     

基于BP神经网络的泉州市山美水库降雨径流模拟研究

考虑到降雨-径流的非线性关系的复杂性,同时保证较高的计算时间效率,本研究采用率定—验证同步进行的BP神经网络模型,以降水量、时间、气温、风速、辐射量等5个因子作为输入层变量,以实测流量为训练数据,对泉州市山美水库来水量进行月时间尺度的模拟.并与SWAT分布式水文模型的模拟结果进行比较,以此评价BP神经网络模型模拟降雨径流过程的精确度与可行性.研究结果表明,BP模型模拟结果的误差均在允许范围内且精确度较高,适用于山美水库来水量预测研究.     

基于DPCA-BP神经网络的中长期电力负荷预测方法

针对PCA-神经网络预测方法解决预测问题时,忽视数据自相关性而造成的预测结果难以满足实际工程要求精度的研究现状,建立了预测数据的增广矩阵.通过计算前l时刻数据确定增广矩阵的维数,并把得到增广后的预测数据作为BP神经网络的输入变量,建立了基于DPCA-BP神经网络的预测模型,给出了模型结构.该模型能有效地去除自变量系统中与因变量无关的数据信息,增加自变量系统中数据的自相关性.算例比较分析表明,所建立模型的模型成分解释性增强,预测精度提高,预测效果优于PCA-BP神经网络方法.     

克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测

在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性.     

基于多BP神经网络与D-S融合的车型识别研究

为了提高BP神经网络对车型的识别率,克服单个BP神经网络所存在的网络结构和训练样本数量之间的矛盾,针对大量训练样本采取多个BP神经网络进行训练,进而采用训练好的多个网络进行车型识别. 利用D-S理论将各个BP网络的识别结果进行数据融合以改善最终的车型识别结果. 实验结果表明:随着训练样本数量的增加,多BP网络数据融合方法比单BP神经网络有更高的识别率.     

基于模拟退火PSO-BP算法的钢铁生产能耗预测研究

针对BP对能源系统进行建模和预测的方法存在的问题,提出一种优化BP神经网络的模拟退火粒子群混合算法(SAPSO)。利用该混合算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以得到最优解,并将所建立的预测模型对钢企能耗进行预测。最后与BP神经网络以及最小二乘法进行比较。仿真结果表明该混合算法增强神经网络的泛化能力,具有相对误差小,预测精度较高,能更好地跟踪未来数据的优点。     

基于BP神经网络的录音地点识别方法

现有的数字音频取证技术很难做到录音地点的识别,因此司法机关就不易对音频证据的有效性做出判断.针对现状,本文设计了一种基于BP神经网络的录音地点识别方法.该方法是将电网频率(ENF)作为识别根据.进行地点识别操作时,首先将电网ENF作为训练样本训练BP神经网络,然后从待取证的音频文件中提取电网频率数据并作为输入样本,用训练好的BP神经网络对输入样本进行识别,最后用模拟退火算法从识别结果中搜索出最佳识别结果,从而识别出录音的地点.实验结果表明,该方法的识别准确率最低达到90.6%,可靠性满足一定的要求.     

基于BP神经网络的离线迭代混合试验方法研究

利用反向传播(误差逆传播算法back propagation algorithm,BP简称反向传播算法)神经网络对非线性结构位移-力系统进行拟合,将训练好神经网络作为试验子结构与数值子结构联合求解,省去了混合试验中试验子结构与数值子结构之间的实时数据交互,并通过迭代训练样本的方法不断逼近真实响应,克服了神经网络需要大量训练样本的问题。通过对两个自由度的非线性结构进行混合试验数值仿真,验证了该方法的可行性。以实际工程的一榀框架为混合试验对象,取一个隔震垫作为试验子结构进行数值仿真,进一步验证了该方法的有效性。     

基于神经网络集成的经济预测模型

针对单个BP神经网络用于经济预测存在的不足,提出了一种新的更有效的经济预测模型--神经网络集成.神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络输出进行合成,能够显著提高网络的泛化能力.以广东省江门市的经济数据为例,采用Bagging算法训练了五个BP神经网络,构建了一个神经网络集成的GDP预测模型,并运用MATLAB 7.0语言程序实现.预测结果令人满意,优于单个神经网络预测方法.实证表明,神经网络集成用于经济预测是有效可行的,同时在一定程度上克服了单个神经网络的缺陷.     

甘蔗收获机剥叶性能评价中权重确定的BP网络方法

为了解决甘蔗收获机械剥叶性能评价中权重确定的关键问题,构建了三层前馈BP神经网络,并采用正交试验数据构造训练样本,以提高训练速度及精度．在此基础上通过运用经训练后的BP神经网络的各连接权值,确定了反映各目标因素对评价指标影响程度的权重值．运用BP神经网络方法可确保经确定的权重能如实地及映出各目标因素对评价指标的重要程度．     

基于遗传算法优化的BP神经网络的PEMFC动态特性仿真研究

针对一辆小型燃料电池电动车的2 kW质子交换膜燃料电池(PEMFC)动力系统,利用遗传算法优化的BP神经网络建立其电压输出特性模型,将PEMFC部分实测数据作为遗传算法优化的BP神经网络的训练样本对其进行训练,利用训练好的神经网络对电堆电压输出特性进行预测,并与实验数据进行对比,结果显示:网络预测的输出电压与实测输出电压之间的最大相对误差均保持在4;之内.     

神经网络在大型回转机械故障诊断中的应用

利用人工神经网络对大型回转机械中的常见故障进行分类和识别。首先讨论了如何从现场故障振动信号中提取故障特征;然后利用一个隐层的BP网络对故障特征进行训练,在训练信息不完备的情况下,就神经网络对组合故障的出现进行了计算,最后利用工厂实际数据进行比较和验算,结果令人满意。     

基于BP神经网络的空洞型采空区稳定性评价研究

通过分析空洞型采空区稳定性的影响因素,依照BP神经网络原理,构建出适合空洞型采空区稳定性评价的BP神经网络模型。再通过收集到的空洞型采空区稳定性样本对所构建的BP神经网络进行训练,得出空洞型采空区稳定性评价BP神经网络模型,并应用检测样本测试其准确性。并以陕北讨老乌素煤矿采空区为例,应用训练好的BP神经网络模型对其进行预测评价,最终得到了与实际情况吻合的结果。     

混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用

该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了网络收敛。实验比较了BP神经网络、RBF神经网络和SFLA神经网络的语音情感识别性能。结果表明,SFLA神经网络的平均识别率分别高于BP神经网络和RBF神经网络4.7%和4.3%。