克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测

在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性.     

交通噪声预测的神经网络模型

运用 Matlab语言编程 ,构造预测交通噪声的 LM算法 BP神经网络模型 ,把预测因子 (轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差 )作为样本输入到网络模型 ,噪声等效声级作为样本输出 ,反复训练网络 ,通过增加隐含层节点数、改进算法 ,以降低误差 ,缩短训练时间。     

基于主成分分析与模糊BP方法的藻类繁殖状态预测

将主成分分析（PCA）与模糊反向传播（BP）网络建模方法相融合,提出了PCA-模糊BP方法并用于藻类繁殖状态的预测,建立了叶绿素a含量的预测模型.采用PCA对各类采集数据进行预处理,并将PCA所得各理化因子作为模糊BP网络的输入变量,叶绿素a的含量作为模糊BP网络的输出变量,经过学习训练,获得藻类繁殖状态的预测模型.结果表明,PCA-模糊BP方法降低了各类输入样本数据之间的相关性和模型系统的维数,加快了模糊BP网络的收敛速度,其与典型BP神经网络模型相比,具有更快的计算速度和更高的预测精度,能够较好地预测海洋藻类繁殖的生长状况.
     

基于BP神经网络模型的大众健美操成绩非线性相关分析

确定了分项评价指标及其标准,具体包括以下9个指标:准确性、整齐性、弹性、协调性、稳定性、控制力、健康性、统一性和和谐性.建立了包含输入层,隐含层和输出层的三层BP人工神经网络模型.结果表明,该模型能够很好地反映9个分项指标的成绩与总体成绩之间的非线性关系.各个样本的预测值与真实值十分接近,相对误差在5%上下波动,网络训练成功.表明BP网络经有效训练后应用于竞技健美操成绩评价具有较高的预测精度和良好的泛化能力.     

基于人工神经网络的钢结构损伤识别

由于神经网络的非线性映射、自适应及自学习的能力已越来越多地用于结构损伤识别中,本文根据网络参数选择的原则建立了一个三层BP神经网络结构损伤识别模型,对一简支钢板进行了分析。为避免单一频率或模态振型作为输入向量带来的误差,选用与损伤位置和程度相关的组合参数：即结构损伤前后的频率变化平方和少点模态振型作为输入参数。利用训练好后的网络对损伤模型进行诊断和预测,取得了较好的效果。     

基于人工神经网络的黄河下游枯季径流预测研究

通过分析黄河下游枯季径流的影响因素,主要为花园口水文站径流量和下游的引黄量这两个因子,花园口水文站径流量和下游的引黄量可作为输入层中的影响因子,下游利津站的流量作为输出层,应用多层前向人工神经网络理论,构造四套枯季径流实时预测的BP神经网络模型,使用花园口、利津水文站26年的完整序列测流资料训练和检验网络并用于预测。     

基于偏最小二乘的BP网络模型及其应用

基于BP网络模型具有拟合非线性数据的特性,提出一种基于非线性迭代偏最小二乘算法(NIPALS)的BP网络的构造策略,构造了新的PLS-BP网络模型,使BP网络减少迭代步数,提高学习效率.采用非线性迭代偏最小二乘算法预处理数据,将得到主成分数、自变量和因变量的主成分数的权重以及主成分间的关系矩阵B,以此用来确定BP网络的隐节点数和输入层、输出层的初始权值以及隐节点的关联系数.最后,进行仿真实验,并将它与PLS模型、标准的BP网络模型进行了比较,仿真结果表明,拟合和预测效果较好.     

基于BP神经网络的世界黄金价格预测

通过建立BP神经网络,把世界敏感度、美国的货币政策、中国的货币政策等因素作为网络输入端,将世界黄金价格分为几个区间作为网络的输出端,对世界黄金价格预进行了预测,实现了良好的网络训练和预测效果.     

基于BP神经网络的GFSINS角速度预测

针对无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)中传统角速度算法解算精度不高的问题,提出一种可避免复杂代数运算的反向传播(BP)神经网络算法来求解角速度.基于一种十加速度计构型方案,选择10个加速度计输出、采样周期和臂杆距离等12个已知量作为网络输入,以对数法得到的角速度值作为期望输出,针对5 000个样本在不同的隐含层层数、单层神经元个数以及学习步数等情况下进行网络训练,构建了一个含有30个隐含层神经元的3层BP网络模型.采用此模型对角速度进行实时预测,结果表明:网络具有很好的适应能力和实时性,角速度实时预测时间与对数法相当,且其预测精度比对数法提高大约3倍.     

应用级联神经网络预测供热锅炉次日小时热负荷的初步研究

通过对供热锅炉房热负荷的分析，建立了基于两个BP网络的级联神经网络(CNN)。相关性分析表明，可将时间序列负荷数据作纵横向分离，横向相关系列负荷可作为CNN前一BP子网络的输入数据，纵向相关系列负荷可作为CNN后一BP子网络的输入数据。前一BP子网络用于小时负荷的初始预测，其预测结果加入后一BP子网络的输入系列，实现对负荷的精确预测。按照此模型，建立了某一印染厂锅炉房次日小时蒸汽负荷的CNN预测模型。程序运行结果表明该模型在预测时足够准确可靠。     

基于相似性最优模块神经网络的股票预测

该文提出一种最优模块化神经网络的模型.BP网络存在学习后面的样本而"遗忘"前面的样本,以及训练速度很慢的问题,但具有泛化能力强的优点,同时网络的结构不会随数据增加而变的庞大.而RBF网络随着输入维数增加其隐藏层的神经元个数呈指数增加,并且其泛化能力不强,但RBF网络具有训练速度比较快,逼近效果好等优点.于是提出最优模块化神经网络的模型,综合BP和RBF网络的优点.使学习样本能力,运算速度,网络规模得到改善.该模型适合于较多的样本训练.     

BP网络研究及其在肺癌诊断系统中的应用

以三层BP网络为例,讨论了网络的学习算法,并在VC 6.0语言环境下编制了BP算法程序,在这个基础上建立了基于BP网络的肺癌智能诊断系统,深入研究BP网络在实际应用中的结构设计、参数选择和样本数据的来源,应用含有动量参数的BP算法训练网络,并给出了BP算法动态演化过程的训练调试界面和临床测试界面.目的是用训练好的BP网络来识别肺癌细胞的病变情况,实验表明神经网络能够对细胞图像进行正确的分类,证明了该系统对肺癌诊断具有可行性.     

基于遗传神经网络的城镇基准地价评估应用——以广西灌阳县为例

提出了一种融合遗传算法与BP神经网络的城镇基准地价评估模型。该模型以正方形网格作为基本评价单元,以遗传算法优化BP神经网络连接权值,以BP神经网络训练样本数据,实现其他网格地价的模拟与预测。结果表明,遗传算法可以有效增强BP神经网络快速学习网络权值能力和克服收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,BP神经网络的网络训练学习与自适应性符合处于动态变化的土地价格发展要求,呈现出广阔的应用前景。     

基于遗传算法和神经网络的远程减速机故障诊断系统的设计

通过对减速机故障形式的分析,采用BP神经网络建立故障诊断模型,利用遗传算法优化神经网络权值、阈值、网络结构,将遗传神经网络模型应用到远程减速机的故障诊断的设计中,比较单一的神经网络和遗传神经网络的训练误差曲线,得出遗传神经网络在训练速度和准确性上远远高于神经网络训练模型。     

基于遗传算法和神经网络的远程减速机故障诊断系统的设计

通过对减速机故障形式的分析,采用BP神经网络建立故障诊断模型,利用遗传算法优化神经网络权值、阈值、网络结构,将遗传神经网络模型应用到远程减速机的故障诊断的设计中,比较单一的神经网络和遗传神经网络的训练误差曲线,得出遗传神经网络在训练速度和准确性上远远高于神经网络训练模型.     

瞬变电磁勘探中的人工神经网络反演法

为使瞬变电磁勘探的反演法简单和通用,提出了一种瞬变电磁勘探吵的人工神经网络反演法,基于人工神经网络的BP算法,设计和开发了一个自适应的人工神经网络反演系统,该系统避免了复杂的电磁场计算,只需经过学习训练就能够解决复杂的实际问题,而且具有记忆功能,从而使瞬变电磁法的反演工作具有延续性和可继承性,通过对实际的地质数据进行反演,结果表明,该方法是切实可行的。     

运动成绩预测系统及实现技术

小波神经网络是将小波理论和神经网络理论结合起来的一种神经网络,它避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题,大大简化了训练,具有较强的函数学习能力和推广能力及广阔的应用前景.根据这一预测模型,运用混合编程技术所开发的分布式运动成绩预测系统在应用中取得了良好的效果.     

基于粗糙集和BP神经网络的心脏病病症诊断方法

提出了把粗糙集和BP神经网络结合应用于心脏病病症诊断的方法,用经Konhonen网络量化后的心脏病病人病症数据及诊断结果建立决策表,使用粗糙集理论进行属性约简,约简后的病症数据作为BP神经网络的输入,诊断结果作为BP神经网络的输出.通过实际病例的诊断表明,利用粗糙集和BP神经网络相结合的方法,可有效提高心脏病症诊断的精度和速度,同时也减少了检查项目,降低了诊断成本.     

基于BP神经网络的隧道下穿既有运营地铁线注浆施工参数预测——以广州地铁18号线隧道注浆工程为例

新建隧道下穿既有运营地铁线施工过程中极易对既有运营地铁线产生不利影响，而广泛采用的超前预注浆尚处于以经验性选取注浆施工参数的阶段，导致工程事故频发。为此，首先以开挖段地层物性参数、地层位移变化值作为输入层，注浆施工参数为输出层，构建了基于BP(back propagation)神经网络的注浆施工参数预测模型；其次，以MAPE(mean absolute percentage error)作为预测精度评价指标，采取试算法对BP神经模型参数(隐含层节点数目、学习率)进行了探讨；最后，将提出的BP神经网络用于指导工程实践。研究结果表明：当BP神经网络预测模型隐含层节点数为9、学习率为0.01、训练次数为20 000以及精度目标值为1×10^-4时，模型适用性评价显示预测值与监测值之间最大相对误差为19,平均相对误差均低于13,说明提出的BP神经网络预测模型可行；进一步的工程应用结果表明：采用预测的注浆施工参数进行注浆后掌子面稳定、开挖过程中未发生隧道塌方等事故，满足相关规范要求。研究成果也可在隧道下穿其他结构或建筑物灾害防控注浆工程中得到推广应用。     

多变量模糊推理系统的神经网络实现

以双缸连通液面Ｆｕｚｚｙ控制系统为模型，研究了多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统的神经元网络实现问题。这里主要考虑如下二个问题：（１）ＢＰ网络在语言环境下实现多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统的有效性；（２）神经网络结构（隐层节点个数及输出层激发函数）对推理结果的影响。仿真结果表明，在语言环境下ＢＰ网络具有很强的近似推理能力，基于ＩＦ－ＴＨＥＮ的多变量Ｆｕｚｚｙ推理系统可由一个ＢＰ网络训练学习而加以实现，从而为有效的实现多变量复杂系统的Ｆｕｚｚｙ控制奠定了基础。