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[期刊] 中国软科学
[作者]
陈佐 谢赤 李晓东
应用相空间重构技术对时间序列进行分割,将原序列映射到多维的数据空间中。将期望最大化(EM)聚类算法和神经网络相结合,提出了一种基于相空间重构技术的EM聚类模糊神经网络预测模型。在股票市场上进行了应用,结果表明该预测模型降低了预测误差,提高了系统的性能。
[期刊] 统计与决策
[作者]
武文斌 唐燕武 朱家明 陈华友
在股价指数预测等社会经济现象中，存在多种线性和非线性叠加的复杂特征，根据数据波动特点，文章在样本数据排序的基础上，结合区间数大小可能度的概念，对样本数据进行分类和区间划分。同时，通过反映不同决策者态度的多种隶属度计算方法,构造了犹豫模糊集，从而建立了基于综合隶属度权重来集成历史数据的线性预测模型。为拟合数据的非线性特征,引入了BP神经网络预测模型。利用台湾加权股价指数近五年的数据进行实例分析，将线性预测值和开盘价、最低价、最高价、收盘价作为BP神经网络的输入，最终获得了股价指数的预测值。结果表明，提出的模型具有可行性和有效性。
[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] 技术经济
[作者]
梁喜 刘雨
利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。
[期刊] 水产学报
[作者]
郭连喜 邓长辉
在分析了池塘溶解氧影响因素的基础上,利用模糊神经网络良好的非线性逼近能力建立了池塘溶解氧的模糊神经网络预测模型。神经网络模型如采用常规的BP或其它梯度算法,常导致训练时间较长且易陷入局部极小点,本实验采用快速的粒子群优化算法对模糊神经网络进行训练,收敛速度明显加快。实验结果表明采用该方法预报溶解氧的预测精度较常规BP递推算法的预测精度明显提高,所采用的模型能对溶解氧进行可靠的预测,该方法为研制开发智能水质检测仪以及工厂化养殖工作奠定了基础,对实际生产具有一定的指导意义。
[期刊] 技术经济
[作者]
梁喜 刘雨
利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。
[期刊] 技术经济
[作者]
梁喜 刘雨
利用直觉模糊分析方法求得工程特征对建筑工程造价的影响程度系数,据此确定了5个对建筑工程造价影响较大的工程特征,并将之作为神经网络模型的输入向量,构建了基于模糊逻辑和神经网络方法的建筑工程造价预测模型。结合MATLAB工具箱对程序进行设计,并用已完工程数据对模型进行训练、修正以及实例验证,证明了该模型可以有效提高建筑工程造价预测的精确度,具有较强的实用价值。
[期刊] 自然资源学报
[作者]
王新华 毕建涛
采用模糊聚类神经网络方法建立了煤炭资源分类模型 ,通过自适应算法与误差逆传播算法相结合 ,解决了以往神经网络不能处理模糊问题的缺陷 ,从而更适应现实评价条件的需要。
关键词：
资源评价 煤炭资源 模糊 神经网络
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴冲 刘佳明 郭志达
为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模糊聚类方法实现对样本的选择,解决了概率神经网络平滑参数的确定及空间结构复杂的问题。提出了基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络企业财务危机预警模型,并以我国上市公司作为研究对象进行了实证研究。结果表明,经过模糊聚类和改进粒子群算法优化的概率神经网络具有更优的预测性能,并在企业财务危机长期
[期刊] 统计与决策
[作者]
张坤 杨艳明 郑伟 高晓红
为解决网络流量时间序列的预测问题,针对传统模糊神经网络通常使用梯度下降法作为搜索算法容易陷入局部极小值的不足,文章提出了一种量子遗传算法与模糊神经网络相结合的网络流量时间序列预测模型。该算法利用量子遗传算法优化模糊神经网络的权值,对实际采集的网络流量时间序列进行建模。最后,预测结果表明模型具有较好的预测精度和效果。
[期刊] 西南农业学报
[作者]
地力夏提·艾木热拉 丁建丽 穆艾塔尔·赛地 米热古力·艾尼瓦尔 邹杰
【目的】本研究以野外考察数据为基础,尝试构建基于模糊神经网络方法的干旱区土壤盐分预测模型,对表层土壤盐分进行预测模拟。【方法】首先,根据研究区实际情况选取7个土壤盐渍化影响因子并提取所需信息,利用灰色关联分析法得出土壤盐分与各影响因子之间的关系,然后利用土壤盐渍化的影响因子作为输入样本,土壤盐分作为输出因子,建立了基于T-S模糊神经网络的表层土壤盐分预测模型。【结果】预测结果表明,平均相对误差为13.092%,最小误差为0.875%,最大相对误差为41.733%,预测精度较高。【结论】T-S模糊神经网络模型的预测效果较好,可以用于预测土壤盐渍化状况,为干旱区土壤盐渍化变化规律提供了一种有效的方法。
关键词：
土壤盐渍化 干旱区 模糊神经网络 预测
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
黄胜 梁川
基于混沌理论和神经网络理论,研究水文科学的尺度问题,将混沌神经网络分析方法应用于径流的降尺度分析。首先通过对年径流量分解到月径流量的分解系数的分析,证明了分解系数具有混沌特性;其次利用相空间BP神经网络模型对分解系数进行预测,并根据预测结果进行月径流量的降尺度计算。实例研究表明,用神经网络拟合分解系数相空间的相点演化非线性关系和用相空间神经网络模型对径流作降尺度分析是可行的。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
韩平 席酉民
本文在对银行信贷风险主流测量方法进行比较的基础上,提出了基于模糊神经网络的信贷风险组合预测评估方法,该方法综合考虑了财务和非财务因素对信贷风险产生的影响,信贷风险分析结果即模糊神经网络的输出不是通常的违约与不违约两种分类,而是对应于违约风险五级分类的隶属度,从而更加逼近贷款的现实决策。
关键词：
信贷风险 模糊神经网络 组合预测
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
牛文全 李靖
由于影响因素的复杂性 ,预测降水量具有相当的难度。在假设区域长时间内降水量和蒸发量保持平衡的基础上 ,用 BP人工神经网络建立了陕西省汉中市的降水量预测模型 ,根据前 3个月降水量和蒸发量对降水量资料进行了模拟预测 ,结果认为其准确率为 84% ,合格率为 10 0 %。
关键词：
降水量 BP人工神经网络 预测模型
[期刊] 科技管理研究
[作者]
朱建明 杨鸿瑞
针对我国版权相关产业发展特点,确立了与版权产业发展水平相关的4类一级评价指标及19项二级评价指标,利用层次分析法及模糊神经网络机器学习技术,构建了对我国分区域版权相关产业发展水平的模糊评价模型,并利用该模型对2017年我国部分区域版权产业发展综合水平进行预测评价。结果表明,该模型具有良好的预测性能和较低的预测误差。最后本文提出了加强我国版权产业发展的相关建议。
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