煤与瓦斯突出灾害的预测——基于遗传和BP算法

分析了煤与瓦斯突出的非线性动力系统行性和因素指标，利用神经网络的BP算法解决突出的主要性能指标和突出灾害等级的非线性网络连接，特别是利用遗算法的全局优化能力，对神经网络的连接权值、拓扑结构等进行进化操作，设计出具有较好性能参数和全局搜索能力的神经网络模型，同时神经网络也可用地遗传算法的进化训练，遗传算法和神经网络的融合优化了煤与瓦斯突出灾害预测模型，并且该方法对其它灾害预测也有借鉴意义。     

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BP神经网络的城市供水系统管网预测

针对城市供水系统的复杂性、非线性、时变化性以及多因素影响的特点，探讨了建立基于BP神经网络城市供水管网预测的原理，阐述了建立基于BP网络的城市供水时序预测模型方法．根据管网的节点压力历史数据纪录，建立基于神经网络的管网压力时序预测模型，对未来某一时段的节点压力进行预测．从预测过程和结果分析，基于BP神经网络城市供水管网预测方法操作简单，运行速度快，误差修正方便，精度高．图2，表1，参12．     

煤与瓦斯突出灾害的预测枛——基于遗传和BP算法

分析了煤与瓦斯突出的非线性动力系统特性和因素指标,利用神经网络的BP算法解决突出的主要性能指标和突出灾害等级的非线性网络连接.特别是利用遗传算法的全局优化能力, 对神经网络的连接权值、拓扑结构等进行进化操作,设计出具有较好性能参数和全局搜索能力的神经网络模型, 同时神经网络也可用于遗传算法的进化训练.遗传算法和神经网络的融合优化了煤与瓦斯突出灾害预测模型,并且该方法对其它灾害预测也有借鉴意义.     

基于GA-BP神经网络算法的马铃薯晚疫病预测模型

应用基于遗传算法的BP神经网络构建马铃薯晚疫病预测模型,对原始样本进行归一化处理,应用遗传算法优化BP神经网络的结构、初始权值、阀值,通过BP神经网络训练构建马铃薯晚疫病预测模型,利用遗传算法来改善BP神经网络算法本身的缺陷,提高学习精度,预测准确度.仿真结果表明,GA-BP神经网络模型预测准确度较高,误差率较低,稳定性较好.实践证明,将GA-BP神经网络算法应用于马铃薯晚疫病预测模型中是可行的,能够实现晚疫病流行程度的快速预测.     

基于BP神经网络分源预测综采面瓦斯涌出量研究

为了提高综采工作面瓦斯涌出量的预测精度,根据综采工作面瓦斯来源的分析,在瓦斯分源预测方法的基础上,融合神经网络预测技术,建立BP神经网络分源预测模型.结合某矿1242(1)工作面地质条件和开采技术条件,利用BP神经网络分源预测模型对工作面瓦斯涌出量进行了预测,结果表明,BP神经网络分源预测模型预测精度能满足现场需求,与...     

基于有限元-BP神经网络的地下连续墙变形预测

基于目前在基坑支护结构中应用广泛的变形预测方法,有限元法和BP神经网络,结合基坑工程特点,提出将有限元模型与BP神经网络相结合的基坑变形预测方法.以某实际建筑基坑为研究对象,利用有限元软件进行近似建模,使用MATLAB软件实现有限元模型与BP神经网络模型相结合的预测模型,对基坑地下连续墙水平位移值进行预测对比.结果表明,有限元-BP神经网络预测模型预测值与实测值最为吻合,预测精度优于单一的有限元或BP神经网络预测模型.     

熵在空气质量指数(AQI)预测中的应用

为了更准确地找出影响空气质量指数的气象因子与提高其预测精度,提出了基于熵、BP神经网络和时间序列模型的组合预测模型。该方法利用增加了特征变量的转移熵方法,得到影响AQI的气象因子及其影响度,将得到的气象因子与AQI实测值作为BP神经网络的输入因子和时间序列分析模型的特征因子,影响度作为BP神经网络输入因子的初始权重,构建BP神经网络预测模型和时间序列分析预测模型,最后用熵值法组合各个预测模型的预测结果。实验表明利用该方法对空气质量指数进行预测可提高其预测精度。     

利用人工神经网络预测毫米波的生物效应

利用BP神经网络模型建立了毫米波生物效应预测模型，模型经训练后可以准确地预测实验结果，表明采用L－M算法的BP人工神经网络是用于预测微波生物学效应的优良模型。     

基于最小二乘支持向量机的风速组合预测模型

探讨了基于最小二乘支持向量机的组合预测模型在风速短期预测中的可行性.该模型以BP神经网络、RBF神经网络、粒子群BP神经网络3种预测模型的风速预测值作为组合预测模型的输入,实际风速值为输出,利用最小二乘支持向量机回归算法构造风速间的非线性关系,以实现风速多步预测.将该模型的预测性能与BP神经网络组合预测模型、线性组合预测模型进行比较,通过平均绝对误差、误差平方和、平均相对误差3个指标进行评价.结果表明,最小二乘支持向量机预测模型的平均相对误差低于6%,其他误差指标也明显低于其他预测模型.因此,最小二乘支持向量机组合预测模型预测精度不仅高于任一单项预测模型预测精度,而且高于传统的线性组合预测模型与一般BP神经网络组合预测模型.验证了该模型在风速预测中的可行性.     

基于遗传优化的BP神经网络水泥强度预测

为了提高BP神经网络预测模型对水泥强度值的预测精度,通过结合BP神经网络与遗传算法各自的优势,提出一种采用遗传算法优化的BP神经网络的水泥强度预测算法.利用遗传算法具有的全局优化搜索能力优化BP神经网络的各层节点连接权值与阈值,训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将训练以外的样本数据用于模型的有效性验证.仿真结果表明,该算法对水泥强度值预测具有较高的预测精度,同时可缩短网络收敛时间.     

基于BP神经网络的黄金价格预测分析

利用BP神经网络建立黄金价格的非线性预测模型,实验结果表明,该网络有较好的预测精度。同时,提出了对于BP神经网络在作为价格预测模型时的一些优化意见与建议。     

基于GA-BP的经济指标滚动递推预测模型

为了克服传统BP神经网络在经济预测中的不足,引入遗传算法对BP神经网络的权值进行训练,在此基础上建立互推递进遗传神经网络的预测模型,经实例测试表明该模型是可行的．     

GRNN网络在企业盈利能力预测中的应用

探讨广义回归（GRNN）神经网络在企业盈利能力预测上的优势及应用前景．利用文献资料、MATLAB7．0软件中的神经网络工具箱分剐构建企业盈利能力的GRNN预测模型和BP预测模型,对样本进行拟合和预测并对两者的拟合和预测性能进行比较．GRNN的最优光滑因子为0．05;BP神经网络的隐含层数定为10．从拟合效果看,GRNN和BP预测模型的平均误差率分别为0．5687％和1．6008％．从预测效果看,两者的平均误差率分别为2．1678％和2．5176％．GRNN充分体现了在小样本预测中的优势,预测效果优于BP网络．     

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。     

改进型BP神经网络的港口吞吐量预测

为了提高港口吞吐量预测模型的适用性,满足港口决策的需求,对传统时间序列BP神经网络预测模型进行改进,将未来三年的吞吐量作为输出层参数,以tansig函数和logsig函数为传递函数,建立了改进型时间序列BP神经网络预测模型,利用trainlm函数训练神经网络,预测未来三年的港口吞吐量。对深圳港集装箱吞吐量进行了预测,结果表明,改进型时间序列BP神经网络模型泛化能力更强,拟合精度更高,且避免了传统预测模型循环预测产生的误差叠加,具有较好的适用性。     

基于BP神经网络的就业人口数量预测研究

介绍了重庆市就业人口数量预测的BP神经网络预测模型的设计和预测原理．以2005牟的《重庆市统计年鉴》提供的数据为依据，论证了该预测模型的可行性，并用此模型对2006-2008年重庆市就业人口数量进行了预测．     

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。     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。     

神经网络在大米蛋白质含量预测模型中的应用

大米蛋白质含量是影响大米营养及食味特性的一个重要指标．借助主成分分析，确立了用于近红外光谱分析的BP神经网络的输入输出模式对；并用BP神经网络方法建立了不同类型、不同粒度的大米样品蛋白质含量预测模型；考察了模型的预测能力，其预测值与用标准方法取得的化学分析值间具有良好线性关系，相关系数达0．90以上，用BP神经网络可降低样品粒度的不同对预测结果造成的差异．