Copula EDA与BP结合优化神经网络

分布估计算法是一种新的种群进化算法,通过建立概率模型得到新的个体,copula分布估计算法是将copula理论与分布估计算法结合,提高估计的精确性和效率。针对分布估计算法全局收敛的特点,与BP算法结合可以避免BP算法易陷入局部极值点的缺陷,同时可以使优化结果更加精确。本文采用copula EDA与BP算法的两种结合模式来优化神经网络的权值和阈值,并且比较两种结合模式。可以得出,copula分布估计算法与BP算法融合可以提高收敛速度和精确性。     

基于BP神经网络的高效深磨工程陶瓷工件表面粗糙度的声发射预测

对BP神经网络的原理、算法和公式进行了介绍,在对Matlab及其神经网络工具箱介绍的基础上,采用3个声发射特征值:即声发射信号有效值、FFT峰值和标准差作为输入,工件表面粗糙度作为输出,用BP神经网络的方法对高效深磨加工工程陶瓷Al2O3的工件表面粗糙度进行了训练、预测和分析. 结果表明,使用BP神经网络可以实现高效深磨加工工程陶瓷工件表面粗糙度的监测.     

基于进化神经网络的曲面磨削表面粗糙度预测

将人工神经网络技术引入曲面磨削加工领域,介绍了利用BP算法建立的曲面磨削表面粗糙度随磨削用量变化的进化神经网络预测模型．针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,采用遗传算法训练BP神经网络,取代了一些传统的学习算法,设计了基于进化神经网络的学习算法．实验和仿真结果表明,基于进化计算的BP神经网络不仅可以克服单纯使用BP网络易陷入局部极小等问题,而且预测精度较高。     

Copula EDA-BP混合优化算法预测股票价格

股票价格的预测是广大投资者非常关注的问题,也是诸多学者不断研究的方向,神经网络具有学习样本规律的特点,通过神经网络预测股票价格是近几年研究的重点之一。Copula EDA-BP混合优化算法是利用了copula EDA的全局寻优和BP算法局部求精的特点,将两者结合起来建立了基于copula EDA-BP的模型系统,优化神经网络的权值阈值,对股票上证180的收盘价进行预测得到误差率,结果显示copula EDA-BP算法平均误差率低于BP算法,提高了传统BP神经网络的计算精度。     

Elman神经网络射流喷丸表面粗糙度的预测模型

为提高零构件表面疲劳抗力,求得射流喷丸强化表面质量更精确的预测方法,以2A11铝合金为实验材料,获得工艺参数对喷丸表面粗糙度的影响数据。以实验数据为样本分别采用LM前馈神经网络和Elman反馈神经网络建立喷丸表面粗糙度预测模型,在MATLAB环境下进行仿真实验,对比两种模型预测结果。结果表明:Elman神经网络预测模型更稳定,计算精度更高,训练时间更短,具有更大的实用价值。     

基于Tan-Sigmoid函数参数调整的BP神经网络改进算法

为提高BP神经网络的性能,对网络的联接权值W和神经元的tan-sigmoid转换函数的参数T、θ进行调整,使信息分布存储于权值矩阵及转换函数中,比传统的算法具有更强的非线性映射能力．经严密的数学推导,给出了最终的改进算法公式和1个预测需求量的算例,结果表明,改进后的算法能有效地减少隐层节点数,且能加快收敛速度和提高收敛精度．     

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.     

基于BP神经网络的股票预测

股票投资是一项非常复杂的活动。对股票走势的正确预测是非常重要的。本文基于BP神经网络预测模型,对未来股票的走势进行预测,通过实例分析及实际结果,表明BP神经网络的准确性和科学性。     

基于BP神经网络的干热风灾害预测

干热风是我国新疆,西北等地农业气象灾害之一,其形成因素呈现复杂的非线性关系．利用传统方法很难建立起一个精确完善的预测模型．人工神经网络具有强大的非线性映射能力,尤其是BP神经网络在预测领域中被广泛应用．本文利用BP神经网络对干热风灾害进行了预测．结果表明,基于BP神经网络的干热风预测模型误差小,能达到满意的效果．     

基于BP神经网络的水质预测技术

针对城市污水处理厂在生化处理污水过程中测量重要过程变量困难、无法及时检测的问题,提出了基于BP神经网络的预测技术.利用某化工污水处理厂的实际运行数据对提出的BP神经网络结构进行了训练和仿真.结果表明:通过合理选择辅助输入变量,可以实现对过程变量的在线预测.     

基于BP神经网络的高速公路交通量预测

基于甘肃高等级公路收费年收入的统计数据,结合其收入和交通量之间的粗略关系,运用BP神经网络预测高等级公路各收费站年收入,从而间接地对高等级公路交通流量进行预测,为提高高速公路的管理与服务水平,对提高高等级公路管理部门的信息感知能力和应急处置能力、提高路网运行效率、建设和谐高等级公路具有极其重要的意义。     

基于BP神经网络的切削力预报

切削力预报与控制直接影响切削加工的质量和成本.以多层前馈神经网络为基本结构,以误差反向传播算法(BP算法)为网络训练方法,借助VC 语言建立了切削力预报程序.通过引入共轭梯度法和拟牛顿法优化方法,解决了网络训练中局部最小和过早饱和问题,提高了神经网络的收敛速度和精度,实现了对切削加工过程中切削力的预报和仿真.通过对以两种难加工材料的铣削和磨削试验数据为基础的预报计算,发现传统经验公式方法预报误差偏大,最大相对误差达24.9%,而神经网络方法预报结果最大相对误差为2.01%,证明基于BP神经网络的切削力预报研究具有一定参考和应用价值.     

基于BP神经网络的交通流量预测设计

在研究交通流量特性的基础上,以交通流量控制为最终目标,建立了基于BP(Back Propagation)神经网络的交通流量预测模型.以某市某三叉口路段为例进行仿真模拟,结果表明预测系统能较准确地预测出交通流量状况.     

基于BP神经网络的坡面降雨产流预测

为预测坡面降雨产流,基于坡面降雨产流的非线性特性,引用3层BP(Back-Propagation)网络建模方法,对B市密云水库流域石匣小区水土保持监测小区的坡面降雨产流进行了研究。模型输入层变量数为5个,分别代表坡度、坡长、降雨强度、降雨历时、土壤的有效糙率,输出层变量数为坡面降雨产流量,利用野外小区实测数据,对上述网络进行了训练,学习100次后网络趋于收敛,训练样本集误差达到2.040 96×10-10,小于预设精度,预测样本的平均相对误差为1.67%。该模型的建立与实践,为坡面降雨产流预测的研究提供了新的方法。     

基于BP神经网络的湘西金矿成矿预测

从变异函数特征和分形维数特征方面,对在湘西金矿深部新发现的V7和V8矿脉与原有的V1,V2,V3和V4矿脉的成矿特征进行对比研究。采用BP神经网络技术对成矿特征图形进行模糊识别并进行定量化的相似类比研究,最后依据类比的结果对深部盲矿体的成矿富集规律进行预测。研究结果表明:新发现的V7矿脉具有广阔的找矿前景,而V8矿化不稳定。     

遗传算法优化BP神经网络的异丙酚血药浓度预测

针对静脉麻醉异丙酚时变性强,房室结构复杂的特性,经典的非线性混合效应模型参数估计法存在变量繁多,人为因素多等弊端,而BP神经网络又存在极易陷入局部极值,网络训练不稳定致使预测误差大。利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,调整神经网络中异丙酚血药浓度和时间、病人年龄、体重、身高、体表面积、采样时间、总剂量、注射率的关系,然后建立异丙酚血药浓度预测模型,并与NONMEM方法、BP神经网络进行比较。比较结果,GA-BP网络的平均误差为1.2%,BP网络的平均误差为29.59%,NONMEM为14.61%,GA-BP网络的绝对平均误差15.76%,BP网络的绝对平均误差31.9%,NONMEM为22.99%。实验结果表明:GA-BP网络对于半衰期较短的麻醉药物异丙酚药物具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于BP神经网络的深基坑变形预测

结合某深基坑工程,以桩体水平位移实际监测数据为样本,建立BP神经网络时间窗口预测模型,采用Matlab平台编写程序,采用Sim函数对网络进行仿真,采用Plot函数进行仿真误差分析,预测围护结构桩体的水平位移.结果表明,预测值同监测值、设计计算值吻合,表明了该预测方法的可行性.     

基于改进 BP 神经网络的交通流量预测仿真

交通流预测是智能运输系统中的路径诱导和交通流控制的必要条件,其实时性和可靠性直接关系到交通管理与控制的效果,因此本文利用利用遗传算法对BP神经网络的权值、阈值进行优化,从而应用强大非线性逼近能力实现交通流量的准确预测,并且通过实验进行算法的仿真,结果表明,BP神经网络经遗传算法优化后,精度得到提高,而且BP神经网络对交通流量的预测是可行的。     

基于BP神经网络的经济预测方法

在经济分析中 ,通常采用回归分析方法建立数学模型对一个经济系统进行拟合 ,进而对相关经济变量进行预测 .利用人工神经网络 (ANN)的自学习、自适应和非线性的特点 ,可通过建立经济系统的评价指标体系 ,并把经济变量数据归一化处理 ,然后送入BP神经网络中训练得出相应参数再进行预测 ,经过检验得出令人满意的结果 .