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[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
赵晶 赵一新 黄强
【目的】建立精度更高的需水量预测模型,为水资源规划管理提供理论依据。【方法】建立基于神经网络方法和支持向量机的需水量预测模型,以西安市需水预测为例,对2种预测模型的预测结果进行了比较。【结果】利用建立的径向基函数神经网络需水预测模型,得到西安市2010和2020年的需水量分别为32 485.65,48 180.43万m3;采用支持向量机模型能全面考虑影响需水预测的各种因素,预测西安市2010和2020年的需水量分别为32 488.03,48 184.41万m3。【结论】基于神经网络方法和支持向量机方法的需水量预测模型均可全面反映需水量的变化规律,两者预测结果十分接近,均可用于需水量的精确预测。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邢涛 高英慧
本文利用蚂蚁算法训练神经网络的权值和阈值,蚁群优化神经网络克服了人工神经网络预测精度低的缺点,在取得最小拟合误差的同时可以得到最小的预测误差。在此基础上提出以支持向量机方法为主、多方法融合的智能预测系统,对电网负荷预测进行了动态预测。实际算例验证了这一智能预测系统的精确性。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
聂春燕 胡克林 邵元海 陈薇
在美国土壤水分物理性质数据库(UNSODA 2.0)的基础上,考虑土壤质地不分类和分类2种情况,分别构建了基于支持向量回归机(SVR)的土壤传递函数模型,比较了在土壤质地不分类和分类情况下预测土壤水力学参数(水分特征曲线和饱和导水率)的效果,并与建立在相同数据库上的基于神经网络的Rosetta模型的预测效果进行了比较。结果表明:土壤质地不分类的情况下,输入参数越多,基于SVR模型的预测效果越好;土壤质地分类情况下,基于SVM分类建模的预测结果普遍好于不分类情况。无论土壤质地是否分类,样本和输入参数相同的条件下,基于SVR的模型预测的效果都优于Rosetta模型。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
范胜龙 邱凌婧 茹凯丽 陈巧燕 胡勇
为建立农用地(耕地)质量评价模型,客观准确地进行农用地(耕地)分等,减少现行农用地分等方法中的人为因素影响,提高农用地分等的精度。以福建省长泰县丘陵山地区为实证研究区,通过无监督网络——自组织特征映射网络(SOM)筛选出2 602组典型样本,分别进行有监督网络——BP神经网络和支持向量机(SVM)的学习训练,将分等指标作为输入变量,以农用地自然质量等指数和等别作为输出变量,分别建立BP神经网络农用地分等模型与SVM农用地分等模型并对其精度进行分析。BP神经网络模型的评价正确率为89%,精度较高;支持向量机(SVM)模型的评价结果正确率为99%,达到高精度等级。2种模型均能满足农用地分等的精度要求,但SVM模型较BP神经网络效果更好,更适合应用于农用地分等工作。
[期刊] 南方金融
[作者]
彭望蜀
本文在阐述创新型预测模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测。研究结果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周庆元
提要:目前农机型号众多,如何选择适合自己的农业机械,可以有效地节约资源和资金。文章从目前农业机械优化选型的研究状况出发,提出运用支持向量机和模糊神经网络对农机进行组合优化选型;通过建立碾米机的评价指标体系,运用组合评价方法可以有效地实现选型分析。实例分析证明了该方法的实用有效性,为农机优化选型提供了一种新的方法。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
林卓 吴承祯 洪伟 洪滔
以闽西北杉木人工林为研究对象,选取涵盖中龄林、近熟林、成熟林3个龄组的700个小班作为样地进行调查,以林龄、地位指数、林分密度、平均胸径作为输入变量,单位蓄积量为输出变量,运用BP神经网络和支持向量机2种机器学习方法建立林分收获模型,并采用遗传算法对模型参数进行优化。随机将样本数据分成350个训练样本和350个验证样本,对不同模型的拟合精度、预测精度进行对比分析,其中参数优化后的BP神经网络和支持向量机模型训练样本精度分别达到0.935 37和0.936 33,预测结果精度分别为0.921 30和0.926 97,训练样本和验证样本的总体拟合平均相对误差值均低于7%。分析结果表明,2种模型拟合...
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘倩 熊丽荣
水稻需水量预测是节水灌溉规划的基础,由于BP神经网络在解决多参数非线性问题表现出极强的自适应能力,从而可以科学准确预测需水量。本研究从多个影响因子分析出发,得到了BP神经网络模型,并结合实际数据进行了检验。试验结果表明,该模型能够较好地反映气象因子与水稻需水量之间的关系,预测精度高。
关键词：
神经网络 需水量 预测模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
施燕杰
本文对先有预测工具比较分析的基础上,提出了基于支持向量机的股市预测方法,并建立了数学模型对新疆众和进行了实证研究。结果表明,支持向量机比神经网络有更好的学习和泛化能力,在股市预测中取得了较好的效果。
关键词：
支持向量机 建模 预测 股票市场
[期刊] 预测
[作者]
文新辉 牛明洁
1 引言在科学技术和社会高速发展的今天,愈来愈多的问题,具有系统的复杂性、时变性和模糊性的特点,这就使得利用传统的预测方法解决这类问题十分困难。1987年,Lapedes和Farber首先应用神经网络进行预测,开创了神经网络预测方法的历史。目前,在范围广泛的商贸信息交流中,神经网络技术可以解决用传统方法不能解决的问题。例如Varfis和Versino运用神经网络解决经济时间序列预测问题,White利用神经网络进行IBM公司每日库存占用资金率的预测,都得到了很好的效果,节约了大量的资金。人们
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭秋艳 何跃
文章运用消除趋势波动分析方法(DFA),计算了全国GDP年度数据的标度指数。计算结果表明GDP时间序列具有持久性的长程相关,用已知的GDP值来预测未来一段时间内的GDP变化趋势是可行的,在此基础上,鉴于GDP预测的非线性、时变性和不确定性,利用人工神经网络自学习、自适应和非线性的特点,将经济变量数据归一化处理,建立BP神经网络预测模型。
关键词：
DFA BP神经网络 GDP 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
涂锦 冷正兴 刘丁毅
现实生活中的时间序列,通常伴随着大量的噪声和高度的波动性。对于这些非线性时间序列,运用传统的统计和计量经济模型进行分析预测,预测结果往往不够理想。文章基于经验模态分解(EMD)和人工神经网络提出改进方法。主体思想是"先分再合":先用EMD方法分解非线性时间序列,得到一系列易于分析的独立的子系列,然后利用神经网络(FNN)对每一个子系列进行分析和预测,最后再用自适应线性神经网络(ALNN)整合并得出最终结果。结合具体房价时间序列实例,证实了这种方法的优势。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
景亚平 张鑫 罗艳
【目的】针对城市需水量预测系统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组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的...
[期刊] 统计与决策
[作者]
王保贤 刘毅
人力资源是企业的核心资源,人力资源需求预测对人力资源配置和优化起着至关重要的作用。文章从人力资源预测等基本概念出发,创新地构建了灰色BP神经网络模型,对电力公司的人力资源需求进行分析,通过灰色预测模型确定电力公司的关键分析指标,并以灰色预测模型的指标预测值作为BP神经网络的输入,最终获得BP神经网络模型的预测值。实证分析表明,灰色预测模型与BP神经网络的组合模型对电力公司的人力资源需求预测具有较小的误差和优良的仿真效果;同时,与单一的灰色预测模型相比,灰色BP神经网络模型表现出更好的预测精度。
关键词：
人力资源 需求预测 BP神经网络 灰预测
[期刊] 资源科学
[作者]
刘树锋 陈俊合
人工神经网络是复杂非线性科学和人工智能科学的前沿理论,目前在水资源承载力领域的应用研究还很少见。结合神经网络基本原理、方法与水资源承载力基本理论,建立水资源承载力与其影响因子间的定量关系模型———基于神经网络的水资源承载力耦合模型。以惠州市为研究区域,预测了未来水平年不同供水保证率下水资源承载力方案,反映了水资源对社会、经济和生态环境协调发展瓶颈作用;综合评估了研究区域现状和未来的水资源承载力状况,表明了区域水资源利用与社会经济发展匹配性程度。结果表明,神经网络理论能较好解决水资源承载力研究建模问题,计算结果较合理。
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