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[期刊] 图书馆建设
[作者]
褚洪涛 徐洪侠
由于时间序列的非线性和时变性,以往的神经网络预测方法都无法获得理想的效果。基于自适应神经网络的时序数据n步预测算法,可以让计算机利用时序的历史数据自动构建结构最优和得到最佳训练的神经网络模型,能够准确地拟合出隐藏在时序数据中的时变的非线性映射关系。这一算法应用于股市中的时序预测与实证分析后,收到了较好预测效果。
关键词：
金融时间序列 自适应神经网络 预测算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
周志刚 郭科 陈丽红
[期刊] 自然资源学报
[作者]
师彪 李郁侠 于新花 闫旺 李鹏
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石...
[期刊] 建筑经济
[作者]
邓宇轩
随着交通强国的推进，城轨在现代化城市交通体系中承担起更加重要的作用，而如何高效地利用已有建设数据是投资控制的重点。针对目前BP神经网络在造价预测方面的缺点，本文提出自适应PSO-BP神经网络算法，并基于已建城轨建设数据对算法性能和造价影响因素进行分析。结果表明，自适应PSO-BP神经网络改善了BP神经网络的稳定性和精度，预测结果表明在车站数量小于17座时，线路长度与车站数量对工程造价的影响呈非线性关系；在车站数大于17座时，线路长度与车站数量对工程造价的影响呈线性关系，其中车站数量的影响约为7亿元/站，线路长度的影响约为3亿元/km。
关键词：
城市轨道交通 造价预测 神经网络
[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] 财经研究
[作者]
刘兰娟 谢美萍
小波神经网络是近年来在小波分析研究获得突破性进展基础上提出的一种前馈型网络,文章将小波与神经网络相结合,提出了一种基于自适应小波神经网络(SAWNN,self-adaptation wavelet neural network)的数据挖掘方法,并构造了数据挖掘过程的机器学习机制,以提高对问题的处理能力。文章将所构造的自适应小波神经网络用于石油产量的建模预测研究,实证结果表明此预测模型不仅是有效的,而且是可行的。
关键词：
石油产量 预测研究 自适应小波神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
余伟 陈治明 罗飞
文章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的存在的问题,提出了一种改进型神经网络算法。首先对训练样本集采用链式数据重组的方法进行扩充;然后在构造的人工神经网络输入层单元引入经济指标的增长率数据和时间窗口序列数据。仿真结果表明,文章提出的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。
关键词：
宏观经济 经济预测 人工神经网络
[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] 自然资源学报
[作者]
白继中 师彪 冯民权 周利坤
径流预测历来是水利部门的一项重要工作,针对水库和河流中长期径流预测精度不高,提出了自适应调节人工蚁群算法(ARACS),对RBF神经网络参数进行优化,建立了自适应调节人工蚁群-RBF神经网络组合算法(ARACS-RBF)预测模型,综合考虑影响径流预变化因素,对安康水库进行中长期径流预测。对预测效果进行检验,结果证实该模型可真实地反映河川径流变化的总体趋势,并为判断时间序列数据的非线性提供了一种新方法。与RBF神经网络模型、人工蚁群-RBF神经网络模型预测结果进行对比,结果表明,应用ARACS-RBF模型对中长期径流量进行预测,预测精度更高、效果更好。该方法克服了RBF神经网络和人工蚁群算法易陷...
[期刊] 物流技术
[作者]
牛忠海 贾元华 张亮亮 廖成
针对高速公路城市化路段拥堵日益严重的现状，对高速公路限速控制与匝道控制目标一致性进行分析，并基于神经网络与模糊控制思想，建立了单点匝道模糊控制模型与路段可变限速模糊控制模型。以此为基础，设计了基于自适应模糊神经网络的可变限速与匝道协同控制方法。并选取京津塘高速公路城市化路段对所建模型进行验证，结果表明，模型能够起到有效地稳定高速公路城市化路段交通流密度、缓解该区域交通拥堵的作用。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
韩延成 高学平
针对传统渠道输水PID控制方法响应速度慢、超调量大、参数不能在线自调整的不足,根据RBF神经网络和渠道输水特点,提出了将传统渠道下游常水位输水PID控制和RBF人工神经网络结合的输水控制方法,使输水控制具有自学习、自适应、容错性和鲁棒性。推导了RBF网络整定PID输水控制调节器的算法。仿真结果表明,基于RBF网络的PID输水控制方法,能够通过不断学习自动调整控制参数,使输水控制过程超调量小、响应速度快,具有不需要特意选择或计算控制参数的特点。因此,基于RBF神经网络的参数非线性PID控制更适合进行渠道输水这样高度非线性系统的实时控制过程。
[期刊] 物流技术
[作者]
胡克满 蒋勇 王顺林 胡海燕
通过对港口货物吞吐量影响因素的分析,运用了灰色模型理论选取部分已知信息计算未知信息,结合了人工神经网络系统对模型进行优化,给出了基于灰色神经网络的港口货物吞吐量预测算法,通过计算机仿真实验证明,并将港口货物吞吐量的实际值和预测值进行比较与误差分析,能够较好的进行港口货物吞吐量的预测,也适用于其他方面的预测分析,具有一定的实际应用价值。
关键词：
神经网络 灰色理论 港口货物吞吐量 预测
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
徐祖华 黄彦春 陈铭豪 赵均 邵之江
针对模型预测控制(model predictive control,MPC)优化求解中占用资源较多、实时性较低且实现相对复杂的问题,该文提出了一种基于现场可编程模拟阵列(field programmable analog array,FPAA)模拟神经网络的快速模型预测控制算法。通过FPAA模拟电路来实现基于连续神经网络的二次规划求解,有效规避了离散神经网络的收敛性问题,具有求解速度快、占用资源小、简单易实现的特点;通过平移变换和尺度变换方法,解决FPAA模拟电路的信号限制。最后该文给出了FPAA模拟神经网络预测控制软硬件设计方案并通过实验验证了该算法的有效性。
[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]
丁红 董文永 吴德敏
为获得更精确的径流水位预测效果,文章提出了基于Levenberg Marquardt(LM)算法的BP双隐含层神经网络模型(BPDHLM)。LM算法是梯度下降法与高斯-牛顿法的结合,能缩短BP网络的收敛时间,改善网络的收敛性能;相对单隐层而言,双隐含层BP网络则能改善网络的性能误差,误差梯度,从而提高模型预测精度并改善网络性能。研究结果表明:该模型预报稳定性好,预报准确率高,为径流-水位时间序列预测提供一个有效建模方法。
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