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[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
王楚正 谭晓风 陈延伟 何伟
糖基化是真核细胞中最常见的翻译后蛋白质修饰过程之一。传统的神经网络方法已被应用预测蛋白质糖基化位点,预测的准确性主要依赖于特征向量的维数(蛋白质序列的长度),并随着蛋白质序列长度的增加而提高,但网络的结构变得越来越复杂,增加了计算运行成本。为了解决这一问题,提出了主成分分析和BP神经网络相结合的新方法对O—糖基化位点进行预测和分析,用PCA提取主成分构造子空间以降低输入的蛋白质序列的维数,再用BP神经网络预测一个特定的蛋白质序列是否被糖基化。实验表明,提出的新方法能大大缩短计算时间,并能提高预测的准确性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蔡时连
图书复本量是图书馆文献采访工作流程中的重要一环,同时也影响到图书馆文献采购经费的预算。为了解决图书馆图书复本量计算问题,利用BP神经网络和Elman神经网络,以北京建筑大学建筑类施工图书(TU7)为研究对象,预测2013-2015年该类图书平均复本量,为确定图书的采购经费预算提供参考。
关键词:
图书采购 平均复本量 神经网络
[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] 财会月刊
[作者]
任汝娟 王锦
在集团管控的模式选择中,本文将具有学习能力、记忆能力以及智能处理功能的BP神经网络与层次分析法相结合,构建了集团管控模式选择的AHP-BP神经网络模型,模型以AHP评价结果为神经网络输入,利用BP神经网络对评价结果进行训练与检验。通过MATLAB软件仿真的结果表明,该模型既能充分吸收专家评估的隐性知识和经验,又降低了人为主观随意性的缺陷,计算结果准确、方法可行,为企业的集团管控模式选择提供了科学的思路和方法。
[期刊] 建筑经济
[作者]
李欢 董娜 潘敏 余睿 熊峰
以2016年1月至2020年4月成都市房价指数月度同比数据为研究对象,基于网络搜索数据——百度指数,运用主成分分析(PCA)筛选关键词,自回归分布滞后模型(ARDL)确定关键词滞后阶数,建立 PCA-ARDL-BP房价指数组合预测模型。结果表明:基于网络搜索数据和PCA-ARDL-BP组合模型的房价指数预测的平均绝对百分比误差不超过2%,为宏观经济指标预测提供参考。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
刘惠 冀荣华 祁力钧 马伟 高春花
针对万寿菊黑斑病难于防治的问题,采用基于主成分分析和BP神经网络的识别方法,对万寿菊黑斑病病原菌(AlternAriA tAgeticA)无侵染力和有侵染力的孢子进行精确识别。首先利用图像处理技术对病原菌孢子显微图像进行分割,选取3个颜色特征(r、g和V)、5个形状特征(Hu不变矩中的H2、H3、H4、H5和H6),以及3个纹理特征(r、g、B3个分量的对比度)共11个特征用于病原菌孢子分类识别。为提高识别速度和精度,利用主成分分析法(PcA)对11个特征进行优化和筛选,采用基于l-M算法的BP神经网络对万寿菊黑斑病病原菌的孢子进行分类识别。试验结果表明,经主成分分析后得到的第一、第二主成分能...
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
赵成柏 毛春梅
预测我国碳排放强度的长期变动趋势,对国家进行宏观经济管理和节能减排工作具有重要的参考价值。运用深入分析自回归移动平均模型和神经网络的特性,并在此基础上建立ARIMA模型和BP神经网络组合模型,将碳排放强度的时间序列的数据结构分解为线性和非线性残差部分,对我国碳排放强度的变化趋势进行了综合分析与预测。结果显示:今后10a我国碳排放强度总体是逐步下降的,但到2020年我国碳排放强度仅比2005年下降34%,比我国政府提出碳排放强度下降40%~45%的目标还有一定的差距。因此,要在2020年实现我国碳排放强度目标,必须要调整宏观经济政策,采取各种政策措施以实现目标。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
雷可为 陈瑛
游客量的预测和分析是旅游规划与管理的基础性、关键性工作。目前,游客量预测主要采用基于传统研究方法或人工神经网络技术的单项预测方法。近年来的研究表明,组合预测方法比单项预测具有更高的预测精度。本文提出了一种基于BP神经网络和ARIMA组合模型的游客量预测新方法,对中国入境旅游人次数的变化趋势进行了综合分析与预测,预测结果表明这种方法相对于单一的预测方法具有更高的精度,该模型在旅游预测中的应用是可行、有效的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘宗鑫 李晓峰
文章运用投影寻踪方法,在不改变训练样本分类质量的条件下,按照输入影响因素相对于输出的重要度的大小,确定BP神经网络的输入层变量维数。通过对样本的学习,建立投影寻踪BP神经网络(PPCBPN)多因素预测模型,将其用于国际黄金价格预测。结果表明,该方法减少了网络的训练时间,改善了学习效率,具有较高的预测精度,是可行和有效的。
[期刊] 物流技术
[作者]
张亚佩
利用往年的整车销售数据建立了基于BP神经网络的整车销售模型,然后采用该模型对未来几年的整车销售情况进行了预测,并与实际销售情况进行了对比。试验结果证明,该模型具有较好的预测效果,对汽车生产商和第三方物流公司来说,具有很好的参考价值。
[期刊] 华北农学报
[作者]
卢其能 杨清 沈春修
根据茄科植物花色苷生物合成相关基因的资料,设计简并引物,通过RT-PCR的方法从马铃薯(Solanum tuberosumcv.Chieftain)紫色芽的cDNA中克隆到类黄酮-3-O-葡萄糖基化酶基因(3GT)的全长cDNA。序列分析表明,这个3GT基因编码的多肽为448个氨基酸残基,在氨基酸水平上与茄科的矮牵牛和茄子的一致性最高,均为76%,多重比较和系统发育分析均表明,该基因为3GT家族中的一个新成员。用半定量RT-PCR进行了表达分析表明,3GT在根、叶和块茎中的表达量远高于茎和花;此外,3GT在Chieftain的红色愈伤组织中表达而在非红色愈伤组织中不表达,可见,3GT的表达与花...
[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] 长江流域资源与环境
[作者]
张晓瑞 方创琳 王振波 马海涛
城市建成区面积预测是城市研究的一个核心问题,其与城市经济社会之间表现为一种复杂的非线性关系,传统的方法模型难以精确预测。作为一种较新的人工神经网络模型,RBF神经网络能以任意精度全局逼近任意非线性关系,表现出了极强的处理复杂非线性系统的能力。以合肥市建成区面积预测为例,构建了基于RBF网络的预测模型,作为对比,同时用BP神经网络、一元线性回归和多元线性回归模型进行了预测。预测结果的综合分析表明,在预测精度上,RBF网络>BP网络>多元线性回归模型>一元线性回归模型。研究显示,RBF网络能为城市建成区面积预测提供一种新思路和新方法,进而可为城市土地利用及其规划制定提供科学的决策依据。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
贺昌政 俞海
本文提出了用主成分分析方法进行输入变量预处理的办法,以解决BP人工神经网络模拟预测复杂经济系统时输入变量过多导致效率下降的问题。实例证明,BP神经网络主成分分析模型在复杂经济系统模拟预测中比通常的BP神经网络模型有较好的效果。
关键词:
主成分分析 BP神经网络 模拟预测
[期刊] 城市发展研究
[作者]
李和平 谢鑫 李聪聪
定量研究城市群景观格局的碳汇效应能够从低碳城市群的角度为我国实现“双碳”目标提供有效参考。基于2000、2005、2010、2015、2018年5期土地利用与植被固碳数据,应用景观生态学和神经网络分析相结合的方法,从景观和类型2个尺度,从形态、构成、分布和结构4个层面探讨了成渝双城地区碳汇用地的景观格局对植被固碳的影响及空间差异。以此为基础,进一步以重庆忠县为例,预测并对比了2035年不同县域景观格局方案的碳汇效应。结果表明:(1)碳汇用地的景观形态、构成和分布对植被固碳有显著影响且存在地区差异,景观结构没有显著影响;(2)景观形态层面,景观形状指数与植被固碳呈正相关,边缘密度与植被固碳呈负相关;(3)景观构成层面,林地和草地的景观类型比例与植被固碳呈正相关,混合用地的散布与并列系数与植被固碳呈负相关;(4)景观分布层面,混合用地的聚集度指数与植被固碳呈正相关,耕地的聚集度指数与植被固碳呈负相关。为了提升景观格局的碳汇效应,在开展景观规划设计时应重点加强碳汇用地的形态、构成和分布研究,形成形状复杂和适度规整,分区明确和比例适宜,连续集中和差异串联的景观格局。
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