神经网络模型在用电负荷预测中的应用

在电力系统规划中,居民用电负荷的预测是一项重要的基础性工作。但影响居民用电负荷的因素很多,并且难以用一个线性表达式来表示。神经网络模型在处理非线性大系统的复杂问题中具有很大的优势,文中引入三层反向传播的神经网络模型（ＢＰ网络模型）对居民用电负荷情况进行了分析,并采用变化学习速率的方法对网络进行训练。     

灰色神经网络模型在高校招生预测中的应用研究

灰色神经网络就是将灰色系统方法与神经网络方法有机地结合起来,对复杂不确定性问题进行求解所建立的模型.结合灰色预测方法与神经网络预测方法,对四川省普通高等学校每年所招收新生人数进行预测.结果表明此种组合模型的精度较高,且具有灰色系统的少数据建模优点及神经网络的精度可控特性.     

神经网络组合模型在大坝位移预测中的应用

为了提高大坝位移量预测的精度,引入了粒子群优化神经网络的组合预测方法。该组合预测方法以灰色GM(1,1)、回归分析法的预测值及预测结果的平均值作为输入,实际的大坝位移量作为输出,来进行非线性组合。实例表明,粒子群优化神经网络组合预测法的均方误差为1.1946,平均绝对误差为0.7814,均小于单一模型及等权平均模型的相应值,适用于大坝位移量的预测。     

非线性神经网络模型及在粮食生产预测中的应用

本利用非线性神经网络BP模型，对我国粮食生产进行了实证预测研究。结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出与各因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果。可广泛应用于各种预测研究，有较高的应用推广价值。     

小波理论在模糊神经网络预测中的应用

本在研究运用模糊神经网络进行预测的基础上，提出应用小波理论对时间序列信号进行去噪并根据去噪处理在模糊神经网络预测中作相应处理，提高在实际中模糊神经网络预测的准确性与及时性。     

有机灰色神经网络模型在河流水质预测中的应用

针对灰色预测对波动较强的序列只能预测大致变化的缺陷,在分析河流水质动态变化的基础上,结合灰色理论中的GM(1,1),无偏GM(1,1)和RBF神经网络的特点,提出有机灰色神经网络预测模型,将灰色模型得到的数值作为神经网络的输入,原始数据作为神经网络的输出,训练得到最佳神经网络结构.以某地区河流水质为例,根据其变化规律,应用有机灰色神经网络模型进行预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.     

神经网络在可靠性分析中的应用

应用人工神经网络对舰炮发生故障的发射炮弹数进行了预测。借助前馈神经网络对非线性函数的逼近能力，对发生故障的发射炮弹数进行了单步预测，并与使用灰色数列预测的结果进行了对比，验证了人工神经网络进行可靠性预测的可行性。     

灰色神经网络组合模型在区域水质预测中的应用

针对神经网络用于水质预测时需要大量数据才能获得较为准确的预测结果的局限性,为降低预测时对数据的依赖引入灰色模型,从而建立两者最优组合模型,以用于数据贫瘠时的情况.将该模型用于珠江支流的水质预测,结果表明,该模型拟合误差小,预测精度高.     

神经网络集成模型在广东省海洋生产总值预测中的应用

海洋生产总值预测是一项极其复杂但又非常重要的工作,本文探讨了神经网络集成模型在广东省海洋生产总值预测中的应用.通过采集广东省2000—2010年海洋统计年鉴数据,借助Bagging方法生成仿真数据训练网络个体,将12个个体网络集成对广东省2010年海洋生产总值进行预测分析,该模型解决了海洋经济数据非线性、时变性、样本量少和偏差大等问题.与线性回归方法的比较结果表明,神经网络集成模型预测海洋生产总值的结果更可靠.     

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。     

神经网络法在水城——赫章铅锌矿预测中的应用

本文应用ＢＰ神经网络法对水城，赫章地区铅锌矿进行了预测，结果表明该方法具有很高的准确率，与实际地质情况吻合率很高，可以用作对未知矿点的预测。     

神经网络技术在工程图纸识别中的应用

提出一种应用神经网络技术识别工程图纸扫描图象中图形符号的方法,这种神经网络分类器不仅使识别系统具有自适应性、可拓展性等特点,而且可适应工程图中符号处于粘连、相交、退化等复杂情况下的识别,对目前工程图识别中的最困难问题提出了一个有效的解决方法。     

神经网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

本文将改进后的神经网络应用于汽轮发电机组的故障诊断中,利用神经网络的高速并行性,联想记忆,容错性和自学习功能,使所建立的系统具有较高的推理速度和较强的类型识别能力。     

神经网络在MIMO温度过程动态建模中的应用

应用神经网络ＢＰ算法对一个ＭＩＭＯ加热炉的温度过程进行了动态建模，给出了建模及模型验证的结果     

基于人工神经网络的矿井自然发火预测模型及应用

指出了矿井自然发火及其预测对安全生产的重要性以及传统的预测方法存在的缺陷。应用神经网络建立了时间序列的自然发火预测模型,克服了传统预测方法必须事先构建函数的不足之处,提高了自然发火预测的精度。实际应用表明该预测模型的预测精度较高,具有较大的理论意义和应用价值。     

神经网络模式识别技术在井间储层参数预测中的应用

用地震资料和少量测井资料预测储层参数的横向变化,是储层评价和油气勘探开发的重要研究课题。地震资料中蕴含着丰富的储层物性信息,若能建立起地震参数与储层物性参数之间的关系,则可利用地震资料进行储层参数的横向预测。文中提出了一种神经网络模式识别方法,用地震反射资料进行井间储层参数预测。应用结果表明,用网络法对井间孔隙度做出的估算值是准确的,用网络自动建立起来的非线性映射关系可能较好地反映井间孔隙度的分布。     

神经网络在煤低温自燃实验炉建模中的应用

将人工神经网络的非线性特性和信息的分布性用于煤低温自燃实验炉的模型辩识。结果表明，用人工神经网络来建立非线性静态模型是可行的。从而为煤低温自燃过程的建模提供了一条新的途径。     

教学质量评价体系的神经网络模型

阐述了人工神经网络用于教学质量评价的设计思想和实现方法 .对传统教学质量评价方法进行了介绍与分析 ,给出应用神经网络进行评分与定级的网络结构设计方法和误差反传学习算法 ,并对所设计的教学质量评价神经网络进行了训练与实测