基于Elman神经网络的时间序列股票价格短期预测

Elman神经网络是一种典型的回归神经网络,比BP神经网络具有更强的计算和适应时变特性的能力,因而非常适用于预测股市这一类极其复杂的非线性动力学系统。文章给出一种基于Elman神经网络的股票市场建模、预测及决策方法,对浦发银行股价在时间序列上作了连续若干天的短期预测,实验结果取得较高的预测精度、较为稳定的预测效果和较快的收敛速度。这表明该预测模型对于个股价格的短期预测是可行和有效的。     

一种改进AFSA-Elman边坡位移预测网络

Elman网络在边坡位移序列预测的应用中,对于网络隐含层神经元个数、阈值的选取没有具体的定论,且收敛速度慢,容易陷入局部解.基于此,将人工鱼群算法与 Elman 网络相结合,建立了改进的 AFSA-Elman 边坡位移预测网络,修正鱼群算法的步长,并利用经改进后鱼群算法强大的寻优能力,对Elman网络的初始权值和阈值进行优化,提高了Elman网络的预测精度和收敛速度.将改进的AFSA-Elman网络与传统Elman网络以及AFSA-BP网络进行对比,并模拟了3种网络的迭代过程,发现改进的AFSA-Elman预测网络较以上两种预测网络具有较高的精度,收敛性更好,更适用于边坡位移的预测.     

基于带偏差递归神经网络蛋白质关联图的预测

针对BP神经网络在学习速度方面的不足, 在Jordan和Elman网络结构的基础上, 提出一种带偏差单元的递归网络模型, 根据BP算法推导出该网络模型的权系数调整规则, 并应用该网络模型进行了蛋白质关联图预测的仿真分析. 结果表明, 该网络模型的收敛速度比一般BP网络有很大提高, 具有一定的实用性.     

基于Elman型回归神经网络的公交客流预测

文章将动态回归神经网络(Elman)预测方法应用于城市公交客流量的预测, 通过对合肥市公交量的历史数据分析得到公交客流量的时间序列,将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,对网络进行学习与训练仿真实验,并与BP神经网络输出结果进行了比较,并对网络模拟结果和历史数据进行了线性回归分析,求得一定的相关系数.结果表明,应用Elman神经网络方法比BP神经网络对公交客流量进行短期预测,预测精度高及效果好.     

OIF Elman神经网络在股市综合指数预测中的应用

利用具有动态反馈机制的OIF Elman(Output-Input Feedback Elman)人工神经网络模型对股市的综合指数进行预测,为股票市场的建模及预测提供了一种新的技术和方法。实验模拟结果表明,OIF Elman网络具有极佳的逼近性能,预测数据与实际数据基本吻合,因此,OIF Elman神经网络用于股市预测是可行、有效的,具有很好的预测潜能和广泛的应用前景。     

基于PCA与Elman网络的地下矿山岩层移动

 由于地下金属矿床地质与开采条件的复杂性,影响岩层移动的因素错综复杂且相互影响,使得对岩层移动的预测具有很大的不确定性。大量的样本数据减慢了神经网络的训练速度,并且使得神经网络不稳定。将主成分分析(PCA)与Elman网络相结合构建模型,对地下矿山岩层移动角进行预测研究。利用主成分分析对原始数据进行预处理,提取原信息的主成分,将输入变量减少且互不相关,提高神经网络训练速度;用Elman网络对训练样本进行训练,进而利用训练好的网络对预测样本进行预测,与不采用PCA时的预测结果相比,采用PCA的预测结果更为准确,通过期望输出与实际输出的对比,相对误差都在5%以内,其预测的结果精度高,表明了PCA与Elman网络相结合对地下矿山岩层移动进行研究是可行的。     

改进的Elman网络在非线性系统辨识中的应用

通过对Elman网络的研究,提出一种新型的基于输入层、隐层、输出层神经元递归的动态递归神经网络,给出Elman网络的标准BP学习算法,针对标准BP算法的收敛速度慢和容易收敛于局部极小点的缺点,利用非线性动量项自适应变步长的BP算法进行改进,从而提高算法的收敛速度,避免陷入局部极小点的问题.通过在系统辨识中的应用,表明该网络收敛速度快,模型精度高,并具有较强的自适应性和鲁棒性,适合于动态系统的实时辨识.     

基于蚁群优化的Elman神经网络在故障诊断中的应用研究

指出普通Elman神经网络BP学习算法的不足,将蚁群算法和Elman神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素τ更新策略自动调整的自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阚值,并将其应用到柴油机涡轮增压系统故障诊断中.仿真实验表明,优化的Elman神经网络有较快的收敛速度和较高的故障诊断精度,可以有效地诊断柴油机涡轮增压系统的故障,能够更好地避免局部最小,实现了对柴油机涡轮增压系统故障的有效诊断.     

基于小波Elman神经网络的活塞环渗氮硬化质量预测控制

针对活塞环渗氮硬化工序建模困难的情况,通过主成分分析法（PCA）提取氮化工序特征参数,降低了质量模型输入样本维数,建立了基于小波Elman神经网络的活塞环制造关键工序质量预测模型,实现了工序过程质量波动趋势的预测,为后续的工艺优化和质量改进奠定基础。结果表明,该方法可以有效地改进渗氮硬化工序的质量控制,质量预测模型对输出质量特征值的预测准确率达到89%,具有比标准Elman网络更好的预测精度和收敛速度.     

基于贝叶斯神经网络的SPA-H热轧板力学性能预测

研究了基于贝叶斯方法的神经网络及其在SPA-H热轧板力学性能预测中的应用.在网络的目标函数中引入代表网络复杂程度的惩罚项,融入"奥克姆剪刀"理论,防止网络"过训练"的发生.考虑到网络在应用中的实际问题,在前人改进的算法基础上,采用Levenberg-Marquardt算法训练网络,提高了该网络的收敛速度.利用上述网络进行SPA-H集装箱热轧板力学性能预测,在收敛速度、稳定性和泛化能力方面都优于传统的BP神经网络.