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[期刊] 林业科学
[作者]
刘素青 周畅 杜盛珍
本文介绍了基于遗传算法的神经网络模型 ,应用该模型对我国山东省木材消耗量进行了预测 ,结果表明 ,预测精度高 ,并且具有良好的扩展性
关键词：
神经网络 木材消耗量 预测
[期刊] 中国农业科学
[作者]
梁毅 刘世洪
【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。
[期刊] 物流技术
[作者]
徐安英 陈伟 葛生联 鲁二斌
为解决军用物资消耗问题,设计了基于小波神经网络的军用物资消耗量预测模型,运用MATLAB仿真实现算例,并对小波神经网络的预测值进行检验。结果表明:该模型能有效消除现实环境中的不确定因素对军用物资消耗预测的影响,控制预测值和实际值之间的误差,实现对军用物资消耗量相对准确的预测。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李增 迟道才 于淼
为了研究年降雨量的变化规律及特点,采取预防措施,减少灾害损失,根据1955～2006年盘锦地区的气象资料,利用Matlab软件分别取不同的网络训练样本,建立了3组BP神经网络预测模型。然后利用遗传算法对Elman神经网络进行优化,建立了遗传神经网络预测模型。对比结果表明遗传神经网络的预测精度高于BP神经网络预测模型。说明利用遗传神经网络模型对盘锦地区的年降雨量进行预测是可行的。
[期刊] 资源科学
[作者]
冯禹 王守光 崔宁博 赵璐
为实现气象资料缺乏情况下参考作物蒸散量(ET0)的精确模拟,利用川中丘陵区3个气象站点1999-2013年的逐日气象资料作为输入量,以FAO-56 Penman-Monteith模型计算的ET0作为标准值,建立基于遗传算法优化神经网络的ET0模拟模型(GA-BPNN),并将其模拟结果同Hargreaves、Mc Cloud、Priestley-Taylor和Makkink等4种常用ET0计算模型的计算结果进行对比。结果表明:GA-BPNN模型能够很好地反映ET0同气象因素之间的非线性关系,模拟精度较高;当基于温度资料模拟ET0时,GA-BPNN模型模拟精度高于Hargreaves和Mc Clo...
[期刊] 物流技术
[作者]
孟林丽 郑宁 汪沁
利用基于遗传算法的BP神经网络建立了一种供应商评价模型,实现了供应链中的供应商多指标评价,提高了供应商评价过程的客观性,同时克服了BP神经网络具有泛化能力较弱、较多的依赖初始值等缺点,该模型为供应商的评价研究提供了模型和方法的支撑。实证结果表明,该模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力,模型评估结果比较客观合理。
关键词：
供应商评价 BP神经网络 遗传算法
[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] 数据分析与知识发现
[作者]
闫晶 毕强 李洁 王福
【目的】针对图书馆数字资源聚合质量评价要求,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,进而构建更为优化的图书馆数字资源聚合质量预测模型。【方法】利用遗传算法计算简单、对待求解问题依赖小、并发线程计算速度快等优点,通过广义海明距离定义种群提高种群多样性,进行种群选择、交叉、变异操作,求解初始权重和阈值;将改进的遗传算法引入BP神经网络,通过权重和阈值的不断调整,快速收敛至适应度设定值,最终实现预测结果的进一步优化。【结果】采用MATLAB R2014a平台进行仿真实验,预测结果平均误差2.74E-04,同实际数据
[期刊] 统计与决策
[作者]
张双
文章首先对BP神经网络进行改善,利用遗传算法对权值和阙值的初始值进行优化,加快了收敛速度,一定程度上避免了局部最小的问题,利用这种改进的BP神经网络对GM(1,1)预测残差进行修正,建立灰色神经网络模型。其次结合宏观经济因素对股指进行多元回归分析,利用加权法对多元回归分析和灰色神经网络进行组合,更好的利用了不同单一模型的优势。这种组合预测模型较灰色预测模型误差率可以减少40—70%。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
栾景然 冯国红 朱玉杰
【目的】基于可见/近红外光谱技术，以10种木材为研究对象，探索不同预处理和特征提取方法下BP神经网络识别木材的效果。【方法】利用美国ASD公司生产的LabSpec 5000光谱仪采集10种木材的光谱图，分别进行移动平均法处理、移动平均法+多元散射校正(MSC)、移动平均法+标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay卷积平滑算法(S-G滤波器)、S-G滤波器+MSC和S-G滤波器+SNV的预处理，运用主成分分析法(PCA)、连续投影算法(SPA)、SPA和遗传算法(GA)联合分别进行特征提取，将提取的特征结合BP神经网络进行木材识别试验。【结果】以SPA和GA联合提取光谱特征时，移动平均法+SNV的预处理效果最佳，以吸收峰为起始波段(W_(initial)=1 445 nm)、吸收峰个数为特征个数(N_(tot)=9)时，识别率较高，特征个数大部分减少为SPA提取特征值个数的一半左右。BP神经网络的平均识别速度提升明显。10种木材的平均识别率为98.0%，其中7种木材的识别率达到了100.0%。【结论】在移动平均法+SNV的预处理下，SPA和GA联合提取光谱图的特征，既可提高BP神经网络识别木材的正确率，又可提升识别速度。图3表6参23
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
惠晓峰 胡运权 胡伟
本文针对经典的BP神经网络所存在的缺陷,结合遗传算法,提出了基于实数编码的GA-BP神经网络预测人民币美元汇率的模型。在结合递归预测方法的基础上,该模型取得了令人满意的结果。
关键词：
遗传算法 神经网络 汇率预测
[期刊] 现代管理科学
[作者]
聂鹏晨 陈国华 濮泽飞
文章采用遗传算法优化反馈人工神经网络来建立一个预测模型,对家电连锁行业的某品牌商品的采购额进行预测。通过准确预测来降低企业库存和机会成本,达到提升核心竞争力的要求。通过与国内某知名家电连锁企业的采购预测工具所得结果相比,文中的模型预测结果有着较为明显的精度。这充分说明本文的模型可以有效降低企业的库存和机会成本,具有较好的应用价值。
[期刊] 物流技术
[作者]
陆思锡 王帅 熊彪
为了降低油料消耗量的预测误差，提高预测精度，将灰色预测模型所需初始数据少和ＢＰ神经网络预测模型非线性拟合能力强的优点结合起来，建立了基于灰色理论和ＢＰ神经网络的油料消耗量组合预测模型。通过引入单一预测模型的加权系数，更好地挖掘了两种预测方法所隐含的数据规律，使单一预测模型中存在的不确定性得到分散。算例结果表明，相较于灰色预测和ＢＰ神经网络预测的单一模型，组合预测模型的预测结果更贴近于真实数据，预测精确度更高、误差更小，将该模型用于油料消耗量预测是可行的。
[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] 金融理论与实践
[作者]
赵健
对金融衍生品的定价一直都是理论界和实务界所关注的热点问题之一。传统的参数模型定价方法,容易产生系统性偏差,而神经网络方法在解决这一问题时具有明显的优势。本文基于遗传算法改进的BP神经网络模型(GABP),利用我国8只权证的1050天数据、标的股票1900天的数据和其他所需数据作为训练数据训练网络。研究结果表明,神经网络在权证的定价中效果要优于B-S模型;而RBF模型精度大于BP模型的预测,GABP模型的精度大于RBF模型的预测。
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