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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张建龙 解建仓 韩宇平 申瑜
【目的】建立更为理想的洪峰大流量预测模型。【方法】针对目前大部分预测模型对洪峰大流量数值预测结果不太理想的问题,根据自然界中普遍存在的混沌现象,在对洪水系统进行混沌识别的基础上,建立了基于混沌理论和径向基神经网络(RBF)的预测模型,将实测洪水序列进行相空间重构得到训练样本,利用MATLAB 7.0工具箱确定网络结构。【结果】将所建立的RBF模型用于汾河石滩水文站2004年最大洪水的预测,结果表明,该模型预测结果的合格率、平均相对误差、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)和Nash-Sutcliffe系数(NSC)分别为100%,4.69%,0.9793,4.2260和0.9552,而传统V...
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
王义民 张珏
【目的】揭示径流时间序列变化规律并进行预测,为水库调度提供指导。【方法】针对径流时间序列的非线性特点,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,建立了基于混沌相空间重构的径流量预测BP网络模型,并利用该模型对位于陕西省汉江上游的石泉水文站的径流时间序列进行了预测。【结果】实例计算结果表明,石泉水文站月平均流量的时间序列具有混沌性,最大嵌入维数为12,依此构建的BP神经网络收敛速度快、预测精度较好。【结论】利用重构相空间中的最佳嵌入维数,可合理确定BP神经网络的输入层节点数。
关键词:
混沌径流时间序列 径流预测 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
樊明智 刘道文
文章针对嵌入维数较高的混沌时间序列很难在相空间中找出一种映射关系来预测其变化趋势,提出基于序列的混沌特性参数建立RBF神经网络预测模型。该模型以相空间中的各个相点作为输入,通过高斯函数的多次复合来逼近复杂的映射关系。以具有混沌特性的上海证券交易所股指时间序列为例对模型进行了验证。结果表明,该模型具有较好的预测能力和预测精度。
关键词:
混沌特性 相空间重构 神经网络模型 预测
[期刊] 经济地理
[作者]
陈毅华 李永胜 苏昌贵 孙峰华
人工神经网络具有良好的非线性映射逼近性能,在各类预测研究中得到了广泛应用。径向基函数神经网络(Radial Basis Function,RBF)因其网络学习速度较快且能避免局部极小值,预测值则更接近于真实值。针对湖南省老龄化突出的现状,以湖南省老龄化指数历史数据为基础,从经济水平、人口自然增长、社会保障三个方面构建湖南省老龄化的影响因子体系,用RBF神经网络方法建立了人口老龄化的定量预测模型。作为对比,同时用多元线性回归方法进行了预测,结果表明RBF神经网络预测模型精度更高,预测结果更加合理可靠。
关键词:
人口老龄化 RBF神经网络模型 湖南省
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张秀华 赵伟
根据径向基神经网络的自组织、自学习和自适应等特性,提出了基于径向基神经网络的数字馆藏质量评价方法,建立了评价模型,运用该模型对山东省烟台和威海地区的5所高校图书馆的数字馆藏进行了质量评价。通过MATLAB仿真试验结果分析,证明了其可行性和有效性。
关键词:
径向基 神经网络 数字馆藏 质量评价
[期刊] 农业技术经济
[作者]
程胜
农村能源是农村地区经济发展的重要基础,本文通过对农村能源消费时序的混沌辨识,指出我国农村能源消费时序是一个具有类似随机现象的混沌系统。为此,建立运用混沌神经网络时间序列的预测模型,并结合遗传算法优化神经网络权重,对我国农村能源消费进行预测得知:2010年我国农村能源消费总量为127633.07万吨标煤,预测误差较小。最后就农村能源发展提出了相关政策建议。
关键词:
农村能源消费 混沌—神经网络 预测
[期刊] 自然资源学报
[作者]
吴明 姚尧 贾冯睿 王雷 高艳波
针对城市生态压力影响因素复杂,难以对城市未来可持续发展状况做出准确判断的问题,提出了城市生态压力的径向基函数神经网络预测模型,分析了影响城市生态系统的主要因素。以抚顺市1995—2009年数据为基础,验证了模型的准确性并预测了该市2010—2015年城市生态系统的压力情况。研究结果表明:能源消耗指标是影响城市生态系统压力的主要因素;运用径向基函数神经网络模型对训练样本的拟合精度以及对测试样本的仿真精度分别达97.91%和94.16%;抚顺市2015年的人均生态足迹、生态承载力和生态赤字分别达到7.013、0.523和6.49 hm2/人。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈敏 曹文明 李泽军
文章对我国居民消费价格指数进行了混沌识别,结果表明其具备混沌特性;结合神经网络和混沌理论,提出了一种将混沌理论和神经网络相结合的居民消费价格指数预测模型,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,算法与设计相对简单。
[期刊] 商业研究
[作者]
马明 李松
为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法。本文采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法应用到上证综合指数的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张海亮 何东健 吴建华
针对目前神经网络应用于洪水预报时存在的不足,引入遗传算法、模糊神经网络对BP网络模型进行了改进,建立了基于改进BP网络模型的洪水预报模型,并将改进的BP网络模型应用于文峪河洪水过程的预报。预测结果表明,过程预报合格率达93.54%。达到了水文预报规范的要求;与传统BP网络相比,改进算法可提高洪峰的预报精度。
[期刊] 水产学报
[作者]
王新安 马爱军 赵艳飞 岳亮 孙建华 孟雪松 刘圣聪
为解决基于表型性状预测红鳍东方鲀体质量时,由于不同表型性状间的自相关、部分性状和体质量之间的非线性关系以及线性回归方法自变量间的共线性,导致根据表型性状预测体质量误差过大的问题,本研究根据人工神经网络(artificial neural networks,ann)建模原理,采用径向基函数(radial basis function,rbf)神经网络模型,利用72个红鳍东方鲀样本的表型数据,通过最近邻聚类算法,构建了基于rbf神经网络的红鳍东方鲀体质量预测模型,并采用线性回归检验法对所构建模型的可信度进行检验。结果显示,基于rbf神经网络预测模型的确定系数r~2为0.992,接近于1,而线性回归...
[期刊] 统计与决策
[作者]
蒋传进 宋福根
汇率时间序列是一个动态复杂系统,单独的线性回归模型或者非线性神经网络都不能很好地反映系统的特征。文章将汇率时间序列分解成线性序列和非线性序列两部分,并分别用ARMA和NARX神经网络进行建模;最后组合成NARX-ARMA汇率混合预测模型。结果证明,相比其他汇率预测模型,NARX-ARMA混合模型有更好的预测效果。
关键词:
NARX ARMA 汇率预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓晓卫 章铖斌
文章以LSTM和BP神经网络为基础,引入一个混合神经网络模型将其应用于证券市场上的统计套利。实证表明:混合神经网络模型预测更精准;基于混合神经网络模型预测确定的套利策略其收益率、套利成功率、套利次数均高于BP神经网络模型预测进行套利的结果;扩大投资组合的规模可以有效增加套利次数和套利成功率,同时降低投资风险。
关键词:
神经网络 预测 投资组合 统计套利
[期刊] 生态经济
[作者]
陈红梅 赵晔
提出了物流供应链企业合作伙伴选择问题的多目标决策模型,结合物流企业的行业特点,设计了符合物流企业供应链特点的合作伙伴选择指标体系,从伙伴关系、伙伴特性和合作柔性三个方面对物流企业供应链合作伙伴进行分析,将伙伴分类为核心伙伴、重要伙伴、潜力伙伴、基础伙伴,通过构造基于径向基函数神经网络的选择模型对合作伙伴进行归类选择。通过实证研究,结果表明该方法有效、实用。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
邓庆彪 文辉
选取我国保险行业中40家非寿险公司2006~2008年的混合非平衡面板数据作为研究样本,采用径向基神经网络模型从偿付能力、盈利能力、成长能力三个角度对非寿险公司财务预警进行研究。实证表明,此模型可以为管理层的财务预警提供更有有效的信息,并且在我国保险业具有样本量小,有效数据少的情况下,有着良好的运用前景。
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