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[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] 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] 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] 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] 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] 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] 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] 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] 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] 企业经济
[作者]
李楠
电信业产出是衡量电信产业发展状况的主要指标,其影响因素具有较强的非线性和随机性,很难用传统的预测方法进行预测。而BP神经网络方法具有的较强非线性映射能力和柔性网络结构在解决这一问题时具有明显优势。本文基于遗传算法改进的BP神经网络模型,利用我国电信市场从1998至2012年15年数据作为训练数据与测试数据应用于电信业产出规模预测。研究结果表明,基于遗传算法的BP神经网络模型预测精度明显大于传统预测方法,可为电信业的健康和快速发展提供一种新的、可量化的工具和方法。
关键词：
电信 产出规模 遗传算法 神经网络
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
赵武奇 殷涌光 仇农学
建立了红景天苷缓释微囊的人工神经网络模型及其遗传算法优化技术。结果表明,结构为5-12-3的神经网络模型能较为精确地拟合测试的样本数据,其最大相对误差不超过4%;遗传算法优化的红景天苷缓释微囊制作最佳工艺参数为:海藻酸钠与红景天苷的质量比为2,海藻酸钠浓度为30g/L,壳聚糖浓度为5g/L,氯化钙浓度为10g/L,壳聚糖溶液pH值为6.35,该工艺参数下的最大适应度较单因素及二次旋转组合试验中的最大适应度高14%,且最佳工艺参数下载药量、包埋率和决定系数的预测值和试验值基本相符。说明用神经网络模型描述微囊制作参数与性能之间的关系,用遗传算法优化微囊制作工艺参数,能设计出性能最佳的微囊制作工艺参...
[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] 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。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨文升 黄鲁成
文章提出一种量子BP网络模型及学习算法,模型基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,由量子神经元构造出三层量子BP网络模型,基于梯度下降法构造了该模型学习算法。模拟油藏测井解释中测井曲线与水淹级别之间的映射关系计算时采用该模型及算法,实现了油藏测井解释中水淹层自动识别,实验结果表明该方法对解决水淹层识别问题具有良好的适应性和实用性。
关键词：
量子BP神经网络模型 理论算法 模式识别
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