金融控股公司风险预警模型构建及其应用

在选取风险预警指标、构建BP神经网络风险预警模型的基础上,运用MATLAB神经网络工具箱NNT对金融控股公司模型进行模拟实现。采集大陆和台湾的金融控股公司的年报数据,进行数据的统计分析,然后运用金融控股公司风险预警模型对20个金融控股集团样本进行训练,并对剩余的6个金融控股集团样本进行仿真,取得良好的仿真效果。     

非线性优化GM(1,N)模型及其应用研究

GM(1,N)模型在因素一次累加弱化系统指标间波动性和灰性的基础上,建立了各因素线性关系的灰色模型,但其强制性的线性假设以及不够完善的求解方法致使其实际运用较少. 为解决这类问题,文章提出了两个非线性优化的GM(1,N)模型--非线性GM(1,N,x_1~((0)))和GM(1,N,x_1~((1)))模型,即在GM(1,N)白化方程的基础上建立因素间非线性关系,并通过BP网络拟合,最终得出拟合结果和预测值.进一步证明了两种非线性GM(1,N)模型均属于GM(1,N)的派生形式,并提出了运用非线性优化GM(1,N)模型进行指标预测的具体方法. 最后通过一个实例进一步表明该模型的可行性与优化性.     

一种提高喷泉码译码成功率的算法

喷泉码采用的信度传播(BP)译码算法与最大似然译码相比具有低复杂度的优势,然而受到编码随机性的影响,其失败概率也较高。该文提出一种改进译码算法,在传统的BP译码失败时,通过将未译出的数据包假设为已知,使得迭代译码的条件重新满足,译码过程得以延续,并通过后续的译码过程求出假设包的真实值,从而译出更多的数据包。研究了该算法中假设包选取策略和假设包数等参数的设置问题。仿真结果表明,对于码长为10000,译码开销为5%的LT码,采用最大度选取策略,假设包数为20时,该算法使译码成功率达到98.2%,比现有BP译码算法提高约18.3%。     

基于BP神经网络的暂降域识别方法

暂降域是电力网络中使得电压暂降敏感用户无法正常工作的故障点所组成的区域,准确识别暂降域是电网暂降严重程度评估的基础。为了解决现有的暂降域识别方法所需样本点多、计算量大,识别精度低的问题,提出了一种基于BP神经网络的暂降域识别方法,利用BP神经网络算法的非线性拟合特性,拟合电压暂降幅值和故障点位置的内在非线性关系,利用该拟合结果计算得出确定阈值下的暂降域临界点,根据临界点得出暂降域识别结果。在IEEE30节点测试系统中对本文方法进行仿真验证,结果表明方法适用于不同的电网结构和不同的故障类型,能够准确地进行暂降域计算。     

交通流的混沌特性分析及其预测

实时准确的短时交通流预测是智能交通系统中实现交通控制和诱导的关键技术之一.首先,采用饱和关联维数法和互信息量法对交通流时间序列的嵌入维数和延迟时间进行计算,并根据计算结果对交通流时间序列进行相空间重构;然后,采用wolf方法计算其最大Lyapunov指数,并对其进行功率谱分析,结果表明,交通流时间序列具有噪声;最后,分别采用基于BP神经网络和RBF神经网络的预测模型对交通流时间序列进行预测,结果表明,2种模型对短时交通流均能较好预测,但后者的预测精度较高,预测速度较快.嵌入维数;延迟时间;相空间重构;BP神经网络;RBF神经网络     

基于BP神经网络的桥梁移动荷载识别精度

为了识别作用于桥梁结构上的移动荷载,基于反向传播神经网络方法,开展了输入参数对荷载识别精度影响的分析.首先利用ANSYS模拟移动集中力通过简支T梁桥,得到了主梁跨中位移、速度和加速度时程曲线;其次基于MATLAB建立反向传播神经网络结构,分别将桥梁结构的位移、速度和加速度动态响应数据作为反向传播神经网络的输入参数,移动荷载大小作为输出参数,研究不同输入参数对荷载识别精度的影响;然后分别选取位移和速度、位移和加速度、速度和加速度以及三者组合的工况进行多参数输入的优化设计;最后,以某4跨预应力混凝土连续T梁桥工程为背景,以重车下的竖向加速度实测数据验证了该反向传播神经网络用于识别实桥上简单移动荷载的可行性.结果 表明:利用反向传播神经网络进行移动荷载大小识别时,单输入参数的识别精度由高到低依次为加速度、速度、位移,建议在实际工程中采用较易获取的加速度数据作为输入参数进行荷载识别;多参数组合输入可以提高移动荷载的识别精度,其中速度和加速度组合可以实现较优的识别效果;实测数据证明了该反向传播神经网络用于简单的实桥荷载识别是可行的.相关研究结果可为桥梁载荷识别及桥梁结构的性能评价提供参考.     

基于多特征融合的反向传播神经网络高分影像分类与变化检测

为了降低基于高分影像的土地利用分类后的错分和漏分的可能性,提高分类以及变化检测精度,本文以广西桂林市临桂区为研究区,采用WorldView-2号以及高景一号高分影像,基于多层前馈(back propagation, BP)神经网络方法融合遥感影像的纹理、光谱、植被指数以及水体指数特征,制定出4种特征数据集融合方案,实现对植被覆盖率较大地区的地物识别与分类;然后选取最优分类结果,进行桂林市临桂区2017与2020年土地利用变化检测。不同方案的对比结果表明,融合纹理、光谱、植被指数以及水体指数特征的第四种方案可以得到较为有效的分类以及变化检测结果,分类的总体精度为92.92%,Kappa系数为0.9028,保持了较高正确率。     

一种基于反向神经网络的航空器飞行轨迹预测

为了缓解终端区空域拥堵和降低航空器运行风险,提出一种基于反向神经网络(BP)的航空器飞行轨迹预测模型。首先,对航空器历史数据进行筛选和降噪处理,得到基准轨迹;其次,建立基于Hausdorff距离的轨迹相似性矩阵,采用模糊C-均值聚类(FCM)对所有轨迹进行自动分类;最后,综合考虑飞行轨迹的三维位置、速度和航向特征,利用BP神经网络对轨迹特征进行训练学习,建立飞行轨迹预测模型,用于对未来时刻的短期飞行轨迹多维特征进行预测。试验结果表明:该网络模型预测误差小、预测效果好,可以更加准确地进行航空器的飞行轨迹预测。     

基于强度折减与ANN-GA模型的采场结构参数优化

为了得到合理的采场结构参数,对采场矿柱进行强度折减,采用矿柱塑性破坏区贯通作为相邻采场整体失稳的判据,参照类似矿山,确定采场结构参数选取范围,并结合FLAC3D数值分析软件得出选取范围内的数组参数组合下的安全系数,将所得安全系数作为BP神经网络的训练样本拟合各组合参数与安全系数之间的非线性关系.根据矿山工程实际情况,确定遗传算法适应度函数,从而搜索出选取范围内适应度函数的最优解以及最优解所对应的参数组合.结果表明:以某一铜矿为例,运用该方法求得最优解为0.2,对应的参数组合为:控顶高度7m,矿房跨度12m,矿柱宽6m.大大减少了数值模拟工作量.     

一种低复杂度LDPC译码器的FPGA设计与实现

利用切比雪夫多项式良好的逼近性,提出了基于切比雪夫多项式拟合的BP译码算法,并将该算法在FPGA上进行了实现.该算法利用切比雪夫多项式拟合算法对传统BP算法中的复杂函数进行拟合,用少量的乘法和加法运算代替传统BP算法中的复杂函数.此外,调整得到的多项式系数,使其便于硬件实现.同时,提出一种基于移位运算的切比雪夫结构,减小因乘法器的实现带来的复杂度;并提出基于流水线设计的半并行结构,设计并实现了低复杂度的BP译码器.实验结果表明,相比于相关工作,这种结构能有效减少硬件资源.