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[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
于洋 迟道才 陈涛涛 孙淼 栾策
为提高旱灾预测模型预测精度,利用EMD(经验模态分解法)处理非平稳信号的优势,将其应用到BP神经网络预测模型中,建立基于EMD的BP神经网络旱灾预测模型,对凌河流域44个观测站(小凌河流域11站、大凌河流域33站)共51年(1960~2010)的降水资料进行旱灾预测应用,同时将基于EMD的BP神经网络旱灾预测模型结果与BP神经网络预测模型结果进行对比。结果表明:小凌河流域基于EMD的BP神经网络预测模型、BP神经网络预测模型的年均降水量预测值均方误差(MSE)分别为0.0011和0.0076,决定系数(R2)分别为0.95和0.83;大凌河流域基于EMD的BP神经网络预测模型、BP神经网络模型...
关键词：
EMD BP神经网络 旱灾预测 凌河流域
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆利军 廖小平
运用科学的预测模型对旅游客流量进行及时、准确预测,对提升旅游者的出行体验和促进旅游产业的发展意义重大。文章分别以基于BP和Elman神经网络构建的模型为基准模型,提出引入EMD方法改进传统BP预测模型,以探究互联网时代游客出行新特征。实证分析以张家界为例,研究发现:(1)EMD方法能够有效提高数据质量;(2)根据分量特征不同而重新组合形成向量的方法可有效缩短网络训练时间,进而提升游客量预测精度。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
刘倩倩 陈岩
水资源是一种重要的自然资源和经济资源，对其未来的脆弱性进行预测可以预估研究区未来的水安全状况，对其脆弱性问题做出预警，从而及时采取治理措施。因此，合理科学的水资源脆弱性预测研究是缓解水资源脆弱性的有效手段。目前，水资源脆弱性研究主要是针对水资源现状进行评价，对其未来状况的预测较少。集成了粗糙集和ＢＰ神经网络两种方法，首先采用改进了的盲目删除法对构建的流域水资源脆弱性评价指标体系进行约简，其次通过ＢＰ神经网络拟合约简后的指标数据与脆弱度之间的映射关系，构建流域水资源脆弱性评价预测模型。基于之前研究的样本数据和脆弱性结果，探讨淮河流域未来的水资源脆弱性状况。结果表明：淮河流域２０１５年、２０２０年．．．
[期刊] 企业经济
[作者]
李全亮
人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。
关键词：
人工神经网络 BP算法 税收预测
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
李勋贵 黄强 魏霞 李占斌 倪雄
针对遗传算法和BP网络在寻优过程中的不足,将改进的遗传算法(IGA)与遗传编程(GP)相结合,建立了有广泛搜索能力和很强局部精化能力的IGA-GP自动编程算法,将该算法应用于BP神经网络的优化,克服了BP网络寻优过程中收敛速度慢、易陷入局部最优的不足,解决了新训练样本加入对网络稳定的影响。在此基础上,建立了黄河流域需水预测模型;拟合结果表明,该模型具有较高的预测精度。
[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] 情报科学
[作者]
付斌 张吉军 钟健 黄长略 于智博
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
关键词：
BP神经网络 数据挖掘 需求预测
[期刊] 生态经济
[作者]
王永利 李颐雯 王欢 董鹏旭 滕越 蔺媛 刘琳
“双碳”目标背景下，针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据，研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征，并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势，选取IPCC二氧化碳排放的计算方法，基于6项碳排放量影响因素建立遗传算法(GA)优化BP神经网络的河北省碳排放模型，对河北省2021—2030年碳排放量进行仿真预测。结果显示：河北省能源效率低于全国水平，河北省工业碳排放量最高；河北省的经济增长与碳排放之间主要呈弱脱钩态势；GA-BP模型预测结果比BP模型更加稳定，误差较小，更适合用于碳排放量的预测。预测结果显示，河北省未来碳排放量呈缓慢增长趋势，以期为政府决策提供理论依据，助力河北省“双碳”目标的实现。
[期刊] 生态经济
[作者]
王永利 李颐雯 王欢 董鹏旭 滕越 蔺媛 刘琳
“双碳”目标背景下，针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据，研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征，并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势，选取IPCC二氧化碳排放的计算方法，基于6项碳排放量影响因素建立遗传算法(GA)优化BP神经网络的河北省碳排放模型，对河北省2021—2030年碳排放量进行仿真预测。结果显示：河北省能源效率低于全国水平，河北省工业碳排放量最高；河北省的经济增长与碳排放之间主要呈弱脱钩态势；GA-BP模型预测结果比BP模型更加稳定，误差较小，更适合用于碳排放量的预测。预测结果显示，河北省未来碳排放量呈缓慢增长趋势，以期为政府决策提供理论依据，助力河北省“双碳”目标的实现。
[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] 华北农学报
[作者]
任广伟 王秀芳 王新伟 李晓 张建党 梁其涛
为实现对烟田烟蚜发生程度的预测预报,以12年的历史资料为基础数据,采用BP神经网络方法建立了烟蚜发生程度的预测模型。该模型对待测样本的预测准确度为99.43%,回测准确度为87.36%。所建立的预测模型可提前1个多月对烟蚜发生程度进行预测,为中期预测模型,其预测结果可为烟田蚜虫综合治理提供依据。
关键词：
烟蚜 发生程度 BP神经网络 预测模型
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
孙红霞 仪垂杰 郭健翔 周扬民
为系统分析和预测石油生产过程的能源消耗,通过分析石油生产系统的工艺流程,确立了影响能耗的主要因素及其评价能耗水平的综合性指标;采用人工神经网络BP算法,构建了能耗分析预测网络模型。以某采油厂能耗统计数据为样本,对模型进行培训和检验,在此基础上,分析了各因素对能耗的影响规律并对节能潜力进行预测。结果表明:机采系统效率对电耗的影响最大,机采系统效率每增长1个百分点吨油耗电将降低5.6 kwh,如果机采系统效率能达到预期的目标值,则年节电量近1.68亿kwh,节能潜力巨大。本研究思路和方法已在某采油厂应用,分析预测结果对该厂节能降耗工作起到了一定的指导作用。
关键词：
神经网络 能耗 预测 石油生产 系统效率
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李波 曲兴辉
鉴于砂土液化是多因素综合作用的结果 ,应用人工神经网络基本原理 ,建立多参数综合评价砂土液化的BP网络模型 ,对砂土液化的严重程度作出了客观评价 ,并在实际工程中得以应用和检验 ,取得良好的效果。
关键词：
神经网络 BP算法 液化预测模型
[期刊] 企业经济
[作者]
胡心专 张亚明 张文文
文章从我国的物流成本现状出发,通过分析物流成本的衡量指标及影响因素,建立了物流成本预测指标体系,同时使用Matlab建立BP神经网络并对该网络模型进行训练,得到确定的、可以达到目标误差的预测模型;同时,使用该模型对未来若干年社会物流成本进行了较为精确的预测。此结果一定程度上能对影响我国社会物流成本各个环节的物流活动管理和未来物流成本规划提供定量依据。
关键词：
BP神经网络 物流成本 预测
[期刊] 建筑经济
[作者]
苏变萍 金维兴
BP神经网络是分析处理复杂非线性问题的一种有效方法,是目前广泛应用的一种神经网络,已被逐渐应用于对宏观经济问题的研究中。本文有机地整合了计量经济学与BP神经网络,建立了基于因果关系理论来确定BP网络的输入变量,基于协整理论来分析BP网络系统的可靠性,基于学习率可变的动量BP算法的用于研究经济领域问题的改进BP神经网络预测模型,加强了网络模型的理论基础,提高了网络模型的质量,并将其应用于西北建筑业的预测和控制中,取得了令人满意的效果。
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