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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
程加堂 华静 艾莉
【目的】将粒子群优化神经网络组合预测方法引入地下水位预测中,以提高地下水位预测的精度。【方法】以回归分析法、指数平滑法、灰色GM(1,1)模型的地下水位预测结果及预测结果平均值作为网络的输入,以实际地下水位值作为输出,对3个单一模型进行非线性组合,建立地下水位的粒子群优化神经网络组合预测模型,应用实例对模型的预测结果进行了验证,并与3个单一模型及等权平均组合模型的预测结果进行比较。【结果】实例运用结果表明,粒子群优化神经网络组合预测模型的均方误差为0.740 9,平均绝对误差为0.657 6,均小于单一模型及等权平均组合模型的相应值。【结论】粒子群优化神经网络组合预测方法适用于地下水位的预测。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
陈南祥 曹连海 徐建新
为有效揭示水资源系统复杂的非线性结构及变化规律,结合混沌理论、相空间重构理论与神经网 络,研究了地下水水位预测模型,即通过相空间重构,把一维地下水水位时间序列拓展为多维序列,从而挖掘更为 丰富的信息;运用混沌方法构造训练样本并确定神经网络的网络结构,用神经网络拟合相空间相点演化的非线性 关系。实例计算表明,该模型具有较高的预报精度。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
赵新宇 费良军
在气候干旱的宁蒙引黄灌区,控制地下水位是防治土壤盐碱化、保证农业健康发展的重要途径。采用相关分析的方法确定了影响灌区地下水位变化的主要因素,建立了基于LM算法的灌区神经网络地下水位预测模型,并以宁夏河东灌区为实例进行了研究。研究结果表明:模型能够较好地模拟灌区地下水系统的变化特征,对地下水位做出较准确的预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周飞 吕一清 石琳娜
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周飞 吕一清 石琳娜
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。
[期刊] 工业工程
[作者]
徐兰 方志耕 刘思峰
为了对产品质量进行预测控制、辅助新产品开发设计、寻找最优参数,将测试样本的网络输出值与真值之间的灰色关联度作为目标函数,采用粒子群算法优化了BP神经网络的权系数和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-GRG算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以注塑件质量预测为例,进行算法实现,仿真结果表明本文所提出的PSO-GRG算法比BP算法迭代次数减少了87.5%,并避免了局部最优,且预测误差亦明显减少。得出结论:所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和研究价值。
[期刊] 情报学报
[作者]
连芷萱 王芳 康佳 袁畅
制定科技产业政策需要科学预测技术发展趋势，专利申请书能够细粒度地表述技术特征，对专利申请书进行分析并构建技术预测模型有助于提高技术预测准确率。本文以专利申请书为研究对象，构建一种基于粒子群算法和图神经网络的技术预测模型，以人工智能领域中美国公司在华布局的594项专利申请书作为研究对象，在技术预测任务上以指数平滑法、平均移动法、SVR (support vector regression)、GRU (gate recurrent unit)、RNN (recurrent neural network)等算法为基线进行实验。结果表明，本文模型的准确性优于现有技术预测模型，可揭示技术新特征的形成过程。采用此模型对人工智能领域美国在华专利布局进行预测，并对重点领域的具体技术特征进行分析，得出了当前美国在华技术布局的趋势、具体特征与空白点。该模型能够提升技术预测准确性，可为科技产业布局与科研人力物力投入提供决策依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖冬荣 杨子天
文章将粒子群优化算法用于神经网络预测模型的学习训练,并且将这种方法用于股票预测中。实验结果表明,基于粒子群训练的神经网络学习算法更易于实现,且准确率较高。
关键词：
粒子群优化算法 神经网络 股票预测
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
吴巍 周孝德 王新宏 程文
【目的】针对传统多沙水库冲淤预测模型难以准确、迅速预测某一具体水库调度运行方式下泥沙的冲淤变化过程,无法为制定合理水库调度运行方式提供决策依据的不足,构建一种计算效率高、能保证一定计算精度且相对简便的泥沙冲淤预测模型。【方法】将人工神经网络及粒子群优化算法引入到多沙水库冲淤预测中,构建基于自适应粒子群算法优化BP神经网络的多沙水库冲淤预测模型,并将该模型应用于冯家山水库库区泥沙冲淤形态、冲淤量的预测,验证其实用性。【结果】将多沙水库冲淤变化过程视为一个非线性动力系统,利用人工神经网络处理大规模复杂非线性动力学问题的优势,在采用自适应粒子群优化算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化的基础...
[期刊] 管理评论
[作者]
章杰宽 朱普选
在已有研究成果的基础上,本文提出一种经过优化的灰色神经网络模型用于旅游需求预测。首先,将灰色神经网络进行数学建模,以便于优化算法的应用。其次,在标准粒子群算法基础上,通过对惯性权重与学习因子的动态设置,构造一种动态粒子群算法,并利用动态粒子群算法对灰色神经网络参数进行优化。最后,通过优化的灰色神经网络预测模型对旅游需求进行预测,并比较了本文所建立的灰色神经网络模型与目前流行的旅游需求预测模型的预测效果。结果表明,动态粒子群算法优化的灰色神经网络的预测精度相比已有方法具有更高的预测精度。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
高峰 王连国
【目的】建立原岩应力准确预测方法,为岩石力学研究及地下岩土开挖工程设计与施工提供参考。【方法】充分利用区域实测原岩应力数据资料,选取岩石埋藏深度、岩石类别等参数作为原岩应力的评判指标,在分析基于群体智能(GI)的粒子群优化算法(PSO)和BP神经网络算法特点的基础上,提出一种新的组合训练方法,建立了PSO-BP组合人工神经网络模型,并对原岩应力进行实际算例预测。【结果】PSO-BP组合人工神经网络模型整体工作性能优良,研究区域原岩应力场最大主应力、最小主应力、垂直应力的网络输出与目标输出相关程度较高,相关系数分别为0.994 0,0.997 0,0.992 0,该组合模型基本可以预测研究区域原...
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
曹洁萍 迟道才 刘丽 李帅莹 于淼
旱涝预测为旱涝灾害防御措施的研究提供重要的依据。运用PSO优化的BP神经网络建立了旱涝预测模型。PSO优化的BP神经网络既发挥了BP神经网络在预测领域的优点,同时又结合了PSO算法全局搜索能力强、收敛速度快等特点进行预测。预测结果表明:辽宁省本溪地区11年实测数据对PSO优化的BP神经网络模型进行验证,PSO优化的BP神经网络模型的预测结果明显好于未经优化的,模型精度得到了一定程度的提高,能满足本溪地区旱涝预测的实际需要。
关键词：
旱涝灾害 粒子群优化算法 BP神经网络
[期刊] 资源科学
[作者]
张文鸽 黄强 佟春生
地下水位动态受到自然因素和人为因素的影响,随机性明显,因此在地下水物理过程分析的基础上构建地下水位动态预测的随机性模型对地下水资源评价具有重要意义。本文将小样本机器学习理论——统计学习理论中的支持向量机理论引入地下水位动态预测。最小二乘支持向量机是支持向量机的一种,考虑到地下水位动态序列的长度和峰值突变性的特点,本文提出一种改进的支持向量机-峰值识别最小二乘支持向量机;并针对支持向量机算法存在的参数优化、训练和测试速度等问题,结合混沌优化方法,建立了基于混沌优化的峰值识别最小二乘支持向量机地下水位动态预测模型;最后本文以内蒙古河套灌区义长灌域1990年~2004年3个灌期(夏灌(4月~6月)、...
关键词：
地下水位 支持向量机 混沌 预测 优化
[期刊] 改革与战略
[作者]
罗睿 罗飞
在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络对经济系统进行建模和预测的方法存在的问题,文章提出了一种改进的免疫粒子群优化神经网络算法。仿真结果表明:这种算法能够增强神经网络的泛化能力,提高系统模型的预测精度,使预测误差从原来BP神经元网络的15%下降到改进后的5%。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
邹倩颖 王小芳
为降低步态识别特征噪声、提高BP神经网络在步态识别中的准确性和高效性,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络识别算法。该算法将形态学细化思想融入人体骨架图特征值提取中,在二维平面上抽取多种特征值,然后建立粒子群优化神经网络模型,将特征值矩阵代入模型中,在反复迭代后产生最优迭代函数作为神经网络优化函数,不断优化网络层之间的权值和阈值。实验结果表明,优化后的模型识别率高达97.125%。
关键词：
步态识别 神经网络 粒子群优化 仿真
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