基于遗传算法的人工神经网络负荷预测研究

针对BP神经网络的固有缺陷,如训练速度慢,易收敛于局部极小点及全局搜索能力弱等,改进了传统BP算法,并采用遗传算法设计和优化神经网络结构参数,在此基础上建立了基于遗传算法的人工神经网络负荷预测模型,预测仿真结果表明,本文所提出的方法在预测精度和收敛速度方面均得到了改进。     

人工神经网络模型在瓦斯预测中的应用

通过对神经网络的基本原理和学习算法的分析,建立了基于瓦斯涌出量预测的BP网络应用模型,采用Delphi编程语言,预测了瓦斯的涌出量,并结合实例进行了验证.     

人工神经网络模型在瓦斯预测中的应用

通过对神经网络的基本原理和学习算法的分析,建立了基于瓦斯涌出量预测的BP网络应用模型,采用Delphi编程语言,预测了瓦斯的涌出量,并结合实例进行了验证。     

基于灰色系统和人工神经网络的中长期电力负荷预测

利用灰色预测需要样本数据量少、建模过程简单的特点，对中长期电力负荷进行前期预测，结合人工神经网络对大量非线性、非精确性规律具有自适应和自学习能力的优点，在考虑经济因素的前提下对输入数据进行了预处理，采用改进的BP算法最终得出了预测结果．文中的算例表明了该方法是可行且有效的．     

人工神经网络及其在电力短期负荷预测中的应用研究

电力系统负荷预测的精度将直接影响电力系统的经济效益和用电的安全和稳定.通过讨论短期负荷预测,来阐述Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法.并分别用BP算法和Levenberg-Marquardt算法对绥龙110 kV变电局所属供电网络远动采集来的负荷数据进行预测,来说明Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法.     

基于BP算法的泥沙含量预测研究

长江口北槽是长江的主航道，泥沙的淤积对航运和河道治理有着极为重要的影响。根据ADCP资料，应用BP算法对长江口的泥沙含量进行了研究，建立了泥沙含量预测模型并根据实例资料进行了验证，实现了根据ADCP资料推求泥沙含量，其结果满足精度要求。     

基于BP人工神经网络的湖南省汽车保有量预测

文章在具体分析影响湖南省汽车保有量的各相关因素及主导因素的基础上，应用BP神经网络预测湖南省2005年的汽车保有量。预测结果表明，与传统的预测方法相比,BP神经网络的精确度更高，这表明BP神经网络具有很强的学习与泛化能力。     

岩爆分类的人工神经网络预测方法

采用人工神经网络原理，选取影响岩爆的一些主要因素，如地应力、岩石抗压强度、抗拉强度等作为输入参数，建立了岩爆分类与预测的神经网络模型．利用国内外一些工程实例作为学习和训练的样本，并用已经训练稳定的样本对某水电站地下厂房岩爆进行预测．研究表明，与其他岩爆预测方法比较，人工神经网络模型更具有客观性和有效性．     

基于 BP 人工神经网络储集层参数面向微相预测法

为了提高ＢＰ人工神经网络学习速度和精度，以及对储参预测的效果，本文从学习样本着手，针对储集层不同的沉积微相，及其沉积环境等特点的不同，选取相应的学习样本模型——面向微相预测法。充分体现了样本典型性、代表性的地质意义。其效果比人们常规作法有显著的改善。     

人工神经网络在地下水动态预测中的应用

应用人工神经网络中的BP算法，根据地下水动态的时间序列数据，建立地下水动态模型，对地下水动态进行模拟和预测，并与灰色－周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较，结果表明，其预测精度较高，说明神经网络方法不仅简单、实用，又具有很强的处理地下水动态非线笥及周期性变化问题的能力，可以在地下水动态等方面广泛使用。     

人工神经网络构造经济预测模型方法的探讨

探讨利用人工神经网络建立经济模型的一般原理和方法,并通过构造一个宏观经济模型的实例加以说明.与传统的回归分析方法相比,人工神经网络具有良好的适应性和分析预测能力.     

人工神经网络在潮汐短期预测中的研究

本文介绍了运用Matlab神经网络工具箱进行BP神经网络设计的基本方法与过程,并将BP网络模型引入到海洋潮汐预测领域,根据黄海海域某短期验潮站观测数值,构建并选用合适的BP神经网络建立了海洋潮汐短期预测的神经网络预报模型。计算结果表明,BP模型应用于潮汐预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力,它为海洋潮汐预报工作提供了一种全新的思路和方法。     

基于改进BP算法的水电机组轴瓦温度预测

应用人工神经网络BP算法，对水电机组轴瓦温度与影响瓦温变化的主要因素之间的映射关系进行表达，即建立水电机组轴瓦温度预测模型，并对轴瓦温度及其变化趋势作出预测；同时对BP算法进行改进，引入误差分布函数，动量项因子和组合转移函数，在一定程度上克服原有算法的局部最小问题，获得全局最小解，而且加快了网络的收敛速度。     

基于人工神经网络的专家系统的建立

文章提出了一个基于人工神经网络的专家系统及其分层结构、知识获取和推理的方法，并将其用于生烃条件评价中。     

基于人工神经网络BP算法的可编程控制器的设计与应用

本文介绍了一种基于人工神经网络ＢＰ算法的可编程控制器的设计法，此种方法可用于对复杂的工业生产过程量进行控制。     

基于人工神经网络(ANN)理论的保护原理

根据现代控制技术的人工神经网络理论提出了一种保护原理构成方案,并分析了原理实现的可行性和技术难点。     

基于人工神经网络的信号分析处理

人工神经网络特有的非线性适应性的信息处理能力,克服了传统人工智能方法对于直觉信息处理方面的缺陷（如模式、语音识别、非结构化信息等）,使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。     

基于人工神经网络送电线路工程造价的快速估算

根据送电线路工程造价结构的影响因素,结合人工神经网络的特点,提出了运用人工神经网络进行工程造价快速估算和审查的方法.分析送电线路工程造价结构和影响因素,构建关于送电线路工程造价的神经元输入输出向量,建立了相应的人工神经网络模型,导出了算法的实施步骤,通过历史工程样本训练和实例样本计算分析,得到了比较好的快速计算结果,满足了工程项目概算方案审查的要求,为电力工程概算提供了一种客观、快速的审查方法.     

基于人工神经网络的智能识别数字模型

人工识别阿拉伯数字既耗时又费力,提出了一种利用BP网络与竞争网络相结合的神经网络来识别阿拉伯数字的模型,仿真结果表明,该模型能够对数字进行准确、快速地识别,且抗噪能力较好.可以用于对部队番号、邮政编码、证件等进行识别.     

人工神经网络在采油产量预测中的应用

为实现采油产量的预测和跟踪分析，建立了一种基于人工神经网络的采油产量预测方法。采用SAS系统对影响采油产量的众多因素做相关分析，依据主要因素并通过人工神经网络建立了采油产量预测模型。实际测试的结果表明，该方法能够提高判断采油产量的精度，且特别适用于不确定或非结构化信息的处理，对采油中各种未知信息的预测有着较好的适用性。