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为了提高备货型企业销售的预测精度及速度,笔者提出了将BP神经网络和遗传算法相组合的预测模型。利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络优化的初始权值和阈值,然后通过BP神经网络自我学习模式获得预测结果。最后通过实例验证该模型的有效性,把遗传BP神经网络的预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比。结果表明,该方法较BP神经网络具有更高的预测精准度,能为企业生产销售及科学管理库存提供科学依据。 相似文献
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为了建立更实际的杂散电流预测模型,提出了一种基于BP神经网络的杂散电流腐蚀速度预测,通过构建BP神经网络模型,建立训练样本集,进行网络训练和网络仿真,得到了BP网络模型预测结果。预测结果表明该BP网络模型在埋地金属管道的杂散电流预测中具有一定的应用和推广价值。 相似文献
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神经网络在时间序列预测中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了时间序列预测的基本概念、各种模型,分析了基于神经网络的时间序列预测方法,阐述了BP神经网络基本原理,提出了一种基于BP神经网络的时间序列的预测和方法。通过应用实例的分析表明,以此方法得到BP网络应用于非线性时间序列预测是可行的,神经网络方法可以成功地用于分析预测时间序列变量。 相似文献
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针对BP神经网络固有的局限性和在应用于成绩预测时出现的问题,运用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,通过详细设计遗传算法的编码方式、适应度函数,遗传算子使二者结合后的遗传神经网络模型具有更快的学习训练收敛速度,为了提高优化效果,设计了自适应的遗传算法交叉算子和变异算子,并通过与基本BP神经网络和自适应BP神经网络的对比,显示了优化的有效性和可行性。运用Matlab实现了遗传神经网络模型,并完成了模型的训练,运用Java语言完成了模型的调用和成绩预测系统的实现。分析结果表明,该遗传神经网络模型在成绩预测方面具有较高的准确性,具有一定的实用价值。 相似文献
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针对传统航材采购决策行为的局限性,研究了基于BP神经网络的航材采购短期预测方法,拟在建立BP神经网络模型的基础上,将BP神经网络模型运用到航材采购量短期预测中来,根据历史数据建立BP神经网络对其进行训练形成飞机娱乐系统采购量预测模型。阐明神经网络在决策时能提供更多的支持信息,实现采购数量科学化。并进一步通过预测结果说明基于神经网络的航材采购量短期预测是一个行之有效的方法,为民航航材集中采购的理论和方法提供借鉴和参考。 相似文献
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传统光缆建设的规划缺乏真实性和可预见性的分析,BP神经网络预测能通过历史数据的训练得出包含数据趋势变化的神经网络。因此将BP网络模型引入到光缆纤芯使用率的预测,根据广州天河区2006年至2008年的光缆纤芯使用率的数值,构建并选用合适的BP神经网络建了光缆纤芯使用率的神经网络预测模型。计算结果表明,BP神经网络应用于光缆纤芯使用率的预测具有较高的预测精度。 相似文献
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文章提出了BP神经网络对于工程造价的预测方法,通过对指标的选取,确定了样本数据;再将采集的数据传入到MATLAB平台打造的BP神经网络预测模型;首先验证了该模型的可行性,再将其余的样本输入到BP神经网络工程造价预测模型中,进行工程造价预测。预测的结果是实际值与预测值误差相差很小,实现了仿真实验的目的,证明了BP神经网络对工程造价预测的精准性。 相似文献
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邓雪凝 《电子技术与软件工程》2020,(4):215-217
本文为了克服单一用电量预测模型的局限性,提高预测精度,构建了基于灰色关联度的BP神经网络模型。BP神经网络预测模型过程中引入灰色关联度分析预测确定全社会用电量主要影响因素,以安徽省2000-2015年全社会用电量数据为例对2016-2018年用电量进行预测,计算结果证明基于灰色关联度的BP神经网络模型计算精度较高,并对2019-2023年全社会用电量进行预测,具有较高的实用性。 相似文献
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An analytical CMOS transistor ageing model is presented and a new procedure that allows the extraction of its parameters are presented in this paper. Then, we show how this model can be used to forecast and understand the drifts of the main characteristics of a CMOS circuit. Further, we demonstrate that this model can also be used to help the analog designer to choose and/or modify a circuit in order to minimise the hot-carrier induced degradations. Finally, we use an ageing simulation tool realised in VHDL-AMS to validate the analytical study, and we present our first experimental results. 相似文献
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A crucial planning problem for many telecommunications companies is how best to forecast changes in demand for their products over the next several years. This paper presents a new approach to demand forecasting that performs well compared to even sophisticated time series methods but that requires far less data. It is based on the following simple idea: Divide units of analysis (census blocks, customers, etc.) into groups with relatively homogeneous behaviors, forecast the behavior of each group (which can be done easily, by construction), and sum over all groups to obtain aggregate forecasts. Identifying groupings of customers to minimize forecast errors is a difficult combinatorial challenge that we address via the data-mining technique of classification tree analysis. Product acquisition rates are modeled as transition rates in a multi-state simulation model. The dynamic simulation model is used to integrate the transition rate and covariate information and to predict the resulting changes in product demands over time. 相似文献
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研究鸭蛋内部的可见光图像信息(H和I)的变化来表征鸭蛋新鲜度的变化。采用可见光图像分析技术获取鸭蛋蛋心颜色参数, 将哈夫单位作为新鲜度的验证指标, 建立了基于支持向量机(SVM)的蛋心内部色泽参数的鸭蛋新鲜度预测模型。模型表明:当SVM类型为epsilon-SVR, 核函数为RBF模型特征参数C=27、σ=23时所建立的模型预测效果最好。其中模型预测效果参数RMSEC=0.9520, EMSEP=0.4205。鸭蛋新鲜度预测值与测定值之间具有良好的线性关系, 且预测值对实际值具有较大的搜索覆盖能力。该模型较好的解决了用普通的线性方法识别鸭蛋新鲜度存在的稳定性较差和置信度较小的问题。通过比较SVM和神经网络的识别结果可以发现:SVM对鸭蛋蛋心颜色的识别性能优于神经网络的识别性能(SVM: 98.92%>ANN: 93.77%)。 相似文献
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针对新装备维修保障成本数据较少的不足,运用灰色预测理论构建GM(1,1)模型对装备维修保障成本进行预测,并对模型精确度进行验证.结果表明,所建的模型能够准确地反映实际的情况,可以用来对未来儿年将发生的维修保障成本进行预测. 相似文献
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神经网络在GDP预测中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
GDP预测因其影响因素众多,且各影响因素之间又存在着非常复杂的非线性关系,传统的线性预测方法对其进行预测时结果并不理想。基于提高GDP预测精度的考虑,运用人工神经网络的相关理论,建立了基于BP神经网络的黑龙江省GDP预测模型。结果表明,将神经网络应用于GDP预测可获得较高的预测精度,具有一定的实用价值。 相似文献
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Frosini L. Anglani N. 《IEEE transactions on systems, man and cybernetics. Part C, Applications and reviews》2006,36(4):524-529
In this corrspondence, we investigate the application of linear and neurodynamic models to solve the critical problem of obtaining the most cost-effective electrical load forecast for an industrial site. This is done from the perspective of an energy service company (ESCo). The ESCos' business model is based on the notion of making money by providing a means to enable their commercial customers to lower their electric bills. This in turn is based on the idea that the energy supplier's cost of doing business is reduced if its commercial customers can provide a reliable load forecast. A portion of that cost savings is passed on to the user as a discount in the selling price. Since it is not cost effective for the customer to install extensive monitoring instrumentation, the load forecast must be made on the basis of a model that is determined by applying systems identification techniques to the user's consumption pattern. By a single-point observation of the electrical energy consumption in a dairy plant at quarter-hour intervals over a two-year period, we were able to identify a model and use it to devise a straightforward strategy for nontrivial cost savings to the user and a profitable line of service for the ESCo. The performance of several models is compared. The results for the weekly-based models are reported and the effective cost reduction along with the implementation time to set up the service package are quantified and verified in the proposed final business plan. The project produces overall revenues of roughly /spl euro/13 600 over a five-year contracting period. 相似文献