基于遗传算法优化神经网络的藻类繁殖状态软测量方法

为了提高BP神经网络模型对海洋藻类生长状态软测量的准确性,提出了一种基于遗传优化算法优化BP神经网络的软测量方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,再将该预测结果与传统BP网络预测模型的预测结果进行对比.对仿真结果进行有效性验证后,结果表明,通过这种软测量方法,经遗传算法优化后的BP神经网络可以在更短的时间里创造更高的预测准确性,大大提高了对海洋藻类生长状态预测的效率.     

基于遗传算法优化BP神经网络的预测建模

为了进一步提高基于BP神经网络的预测模型精度,本文针对BP神经网络收敛速度慢,参数选择随机等特点,采用了遗传算法对BP神经网络进行优化,并提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的预测模型,从而进一步提高预测模型的预测精度,通过对比未使用遗传算法优化的BP神经网络的预测模型发现基于遗传算法优化BP神经网络的预测模型在提升预测精度方面具有非常好的效果,是一种非常高效的方法.     

基于改进PSO-BP神经网络的回弹预测研究

在V形自由折弯中,准确地预测板料回弹,有利于实际生产中精确地控制回弹以提高生产效率。由于板料回弹的影响因素众多,呈现出复杂的非线性变化特征,采用传统的BP神经网络难以满足高精度的预测要求,因此为了进一步有效预测板料的回弹,提出基于改进粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。对标准粒子群算法的缺陷进行改进,利用改进粒子群算法的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化求解,提高了BP神经网络预测模型的收敛精度和泛化能力。将改进PSO-BP神经网络预测模型应用在板料回弹预测中,并与LM-BP神经网络预测模型进行对比仿真,结果表明改进PSO-BP神经网络预测模型具有更高的非线性拟合优度和预测精度。     

BP神经网络在光缆网络资源统计分析中的应用

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。     

基于遗传算法优化的BP神经网络研究应用

为提高BP神经网络预测模型对超市大米日销售预测的准确性,提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络预测方法。介绍了BP神经网络和遗传算法的特点以及存在的缺陷,并进一步研究了BP神经网络和遗传算法相结合的有关技术,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型获取最优解,充分发挥了BP神经网络的局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力的优势。仿真结果证明,该方法对超市大米日销售预测具有更高的精度和更好的非线性拟合能力。     

基于灰色神经网络的厦门市商品房需求量研究

介绍了灰色预测模型GM（1,1）的结构和模型检验,以及BP神经网络预测模型的原理,对灰色预测模型进行改良,将此改良模型与BP神经网络模型进行组合,建立了新的组合灰色神经网络模型。以厦门市商品房成交量为例,以MATLAB为工具,进行2012年的成交量对比以及2013年成交量的预测,结果证明组合灰色神经网络的预测精度较高,可以为房地产价格指数预测研究提供参考依据。     

基于BP-MC模型的大型机电设备备件需求预测研究

针对大型机电设备备件需求具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的BP神经网络预测模型．以提高模型的预测精度。通过对训练样本的学习,利用BP神经网络实现了对备件需求时间序列的滚动预测,同时得到了实测值与预测值的相对误差;在此基础上利用马尔科夫链对相对误差进行修正,有效地提高了预测结果的精度。并将该模型应用于实际预测中,结果表明该模型优于BP神经网络单项预测模型,具有精度高、科学可靠的特点,为大型机电设备备件需求预测提供了新的途径。     

基于BP神经网络的输电线路工程造价预测模型研究

针对输电线路工程前期项目比选种类多,造价估算偏差大,如何利用少量信息得到较准确工程造价的问题,结合BP神经网络算法构建了输电线工程造价预测模型。其以工程造价的影响因素作为BP神经网络的输入,通过3层网络结构,得到输电线路工程造价估计值。最后采用实际工程数据对提出的输电线工程造价预测模型进行实验仿真,得到的实验结果显示,该模型能准确估计工程造价,从而适合于评估工程前期比选方案的优劣。     

基于BP神经网络的飞机娱乐系统采购短期预测

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。     

基于改进型BP神经网络的电网负荷预测

考虑到传统的线性电网负荷预测方法的预测精度无法满足现代电力电网管理系统的要求,使用更适用于电力电网负荷的预测任务的非线性BP神经网络算法建立预测模型。由于常规的BP神经网络存在容易陷入局部最优解以及收敛效率低等问题,该文使用模拟退火算法对BP神经网络权值训练算法进行优化,提高预测模型的收敛效率和自学习能力。通过实例对所研究的预测模型进行分析,结果表明,所研究的改进型BP神经网络的训练次数和训练耗时均低于常规神经网络,具有更高的收敛精度,同时改进型BP神经网络预测模型的预测误差明显降低,具有较好的工程应用价值。     

基于遗传BP神经网络的备货型企业销售预测应用

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。     

基于遗传算法优化BP神经网络雾霾预测模型的研究

对BP神经网络雾霾预测模型误差较大的问题,提出用遗传算法优化BP网络雾霾预测的方法,通过遗传算法对BP网络雾霾预测模型的权值和阈值的优化,然后用优化后的BP神经网络对实际的数据进行预测,实验表明:遗传算法优化BP网络雾霾模型具有更高的预测精度。     

基于灰色关联度的BP神经网络模型短期用电量预测

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。     

基于BP神经网络技术的网络时延预测研究

为了应对网络控制系统中普遍存在的时延,有效预测是对网络控制系统非常重要的一环。介绍了一种基于BP神经网络的时延预测研究,利用BP神经网络中的最小平方算法来决定权值、基函数中心以及隐层的单元数量。运用Matlab软件对提出的BP神经网络的预测模型进行仿真实验,结果表明提出的BP神经网络模型在预测网络时延上非常有效。     

基于BP神经网络的肝癌放疗致乙型肝炎病毒再激活分类预测模型

研究针对原发性肝癌（ primary liver carcinoma， PLC）患者精确放疗后乙型肝炎病毒（ Hepatitis B virus， HBV）再激活分类预测模型，采用logistic提取关键特征子集，发现外放边界、肿瘤分期TNM和HBV DNA水平是HBV再激活的危险因素（ P ＜0．05）。建立BP神经网络分类预测模型，对原发性肝癌初始数据集和关键特征子集进行HBV再激活分类预测。实验结果表明，BP 网络对HBV再激活有着良好的分类预测性能，分类预测准确性从73．33％提高到78．89％，关键特征子集分类预测准确性高于初始数据集分类预测准确性，表明了特征提取后的关键特征子集具有优秀的类别区分性。     

基于神经网络的城市交通流预测研究

 建立了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型,分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型,给出了数据预处理方法和预测模型评价指标.仿真结果表明该交通流量预测方法的有效性,结果分析得出径向基网络能够更加快速有效的进行城市交通流预测.     

神经网络在无线网络流量预测中的应用

无线互联网的流量数据非常分离且极其不稳定,混沌理论在其身上体现得特别明显,因此对无线网络流量进行预测具有一定难度。该文使用BP神经网络建立预测模型,在常规神经网络系统进行训练之前,需要对系统内部各个层次之间的连接权值以及阈值范围实行初始化操作,但是此操作将会影响神经网络最终收敛速度,有可能造成最终结果为非最优解,使得流量预测结果不是很理想。因此这里使用布谷鸟搜索优化方式对神经网络系统内各层之间链接值与阈值进行初始化操作,提高系统预测精度。该文使用遗传优化神经网络算法和粒子群优化神经网络算法建立同样的预测模型,并与该文研究的预测模型进行对比。实例分析结果表明,初期预测结果精度较高,与实际值比较吻合,但测试数据越靠后,预测值越不稳定,这主要是累计误差造成的。但总的来说,该文使用的布谷鸟优化BP神经网络预测模型的预测性能要优于由遗传算法和粒子群算法优化的BP神经网络。     

基于GANPSO-BP神经网络的粮情预测模型研究

在使用BP神经网络构建粮情温度预测模型时,因其存在误差高、稳定性差等缺陷,借鉴遗传算法和粒子群的思想,提出一种GANPSO-BP神经网络来预测粮食温度。首先为验证GANPSO算法的可用性,将该算法与PSO算法和IPSO算法在测试函数上利用Matlab软件进行模拟测试,结果得出GANPSO算法效果相对与其他两种算法有着明显提高;然后再对BP,PSO-BP和GANPSO-BP三种神经网络进行测试,得出BP的均方误差为0.021 79,PSO-BP的均方误差为0.017 65,GANPSO-BP的均方误差为0.013 30;从而得到GANPSO-BP神经网络相对于其他两种有着较好的稳定性,能够很好地预测粮食温度的变化情况。     

基于粒子群优化BP神经网络的高校科研管理评估研究

针对高校科研管理部门面临的科研绩效评估问题,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络评估模型。该模型采用粒子群算法优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。分别使用10个科研指标、绩效评价值作为神经网络的输入和输出,并以多个高校历年科研管理数据为训练和测试样本进行验证分析。神经网络预测模型具有较快的收敛速度和较高的预测精度。     

BP神经网络人口预测模型研究与仿真

基于时间序列的神经网络预测,从模型的结构设计、神经元个数、传递函数等方面,研究BP神经网络预测模型的建模.通过对国家统计局的人口数据建立样本,使用MATLAB对预测模型进行仿真实验,结果证明预测模型能够达到预测效果.