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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
基于动态BP网络误差修正的广义预测控制   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对建模误差对非线性系统预测控制鲁棒性的影响 ,提出了一种基于动态 BP网络的广义预测控制算法 .该算法运用动态 BP网络对模型预测误差进行在线补偿 ,以提高预测精度 .仿真结果证明了本文提出的广义预测控制算法对于非线性系统是有效的  相似文献   

2.
本文使用股市分析中常用的一些技术指标构造BP网络的输入样本向量,在此基础上,对沪市股指的涨跌进行了预测.数值实验结果表明,该方法能够提高网络预测的正确率.使用跳跃学习及三种变学习率、批方式的学习算法对BP网络进行了训练,节省了预测时间.运用“在线预测”的方法对预测过程进行了跟踪.针对预测样本在预测性能及预测结果方面存在的差异,引入预测样本中心距离比的概念对其进行简单的划分,得到一些富有启发性的结果.  相似文献   

3.
时间序列并非总呈自相关性.与[4]不同,对本文中的CET-4累计通过率时间序列建立线性及二阶自回归模型,仿真计算失效.改进的BP网络,适用所有的一维时间序列.本文采用二步预测法,与其它采用BP网络对时间序列预测不同的是,本文不仅预测下一年的时间序列值,还将整个预测模型仿真出来,画出三维图形,从而为教务政策的制订提供直观易看、合理、客观的依据.  相似文献   

4.
基于神经网络的期货市场预测及模型实现   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过对期货市场的研究,尝试用人工神经网络预测期货行情走势.介绍了如何将期货市场与改进的BP网络有机结合起来构造适合期价预测的模型,并应用Matlab工具,设计一个具有较强通用性的人工神经网络模型,在降低重复开发的同时,为更多潜在的用户提供一个适合各自需求的人工神经网络.通过实例证实运用神经网络进行期货价格预测相对于传统的经济预测方法具有更好的精确性.  相似文献   

5.
基于径向基函数神经网络的流程企业供应链预测仿真   总被引:2,自引:1,他引:1  
李自如  边利  邓建 《运筹与管理》2006,15(1):152-155
本文在比较预测方法的基础上,采用径向基函数(RBF)神经网络技术建立流程企业供应链预测模型,进行了实例预测仿真,并将预测结果与BP网络的预测结果进行了比较。结果表明,RBF网络误差小于BP网络,其中平方根RBF网络的预测仿真误差最小,而BP网络的误差最大。  相似文献   

6.
BP神经网络在期货价格预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
影响期货价格短期走势的因素纷繁复杂,具有一定的非线性和随机性,因而难于预测.鉴于神经网络强大的非线性映射能力,利用改进的BP网络,对较难解决的期货价格预测问题进行了研究,提出了一种预测期货价格的方法,并以期货铝的价格为例验证了此方法的有效性.  相似文献   

7.
人工神经网络在SARS疫情分析与预测中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
讨论人工神经网络在 SARS疫情分析与预测中的应用 .采用三层结构的反向传播网络 ( Backpropagation network,简称 BP网络 ) ,对 SARS在中国的传播与流行趋势及控制策略建立了网络模型 .并利用实际数据拟合参数 ,针对北京、山西的疫情进行了计算仿真 .结果表明 ,该网络模型算法收敛速度较快 ,预测精度很高  相似文献   

8.
针对在采用BP神经网络进行期货价格预测时,存在的模型结构复杂,易陷入局部极小值,模型无法收敛问题.考虑从网络结构和网络参数两个方面对BP网络模型进行优化,由此提出基于GRA-CS-BP算法的期货价格预测方法.首先用灰色关联度分析法进行输入变量筛选,找出和预测价格关联度大的重要因素作为网络输入,简化网络模型整体结构.然后采用布谷鸟算法对网络权阈值参数进行优化,将经过选择优化后建立的BP神经网络模型用于期货价格预测.仿真结果表明,新模型不仅具有更高的预测精度,同时其运行的稳定性也要好于单纯BP神经网络模型,为期货价格预测提出了一种新的方法.  相似文献   

9.
针对传统板形模式识别方法存在精度低、鲁棒性弱的问题,提出了一种混合优化RBF-BP组合神经网络板形模式识别方法。首先利用自组织映射网络(SOM)对样本聚类,利用聚类后的网络拓扑结构确定RBF的中心,并计算RBF的宽度,克服了传统聚类算法随机选取中心导致聚类结果不稳定的问题。然后利用遗传算法(GA)良好的全局搜索能力优化整个网络的权值。RBF-BP组合神经网络是由一个RBF子网和一BP子网串联构成的,该网络同时具备BP神经网络能较好地预测未知样本的能力以及RBF神经网络的逼近速度快的优点。并以某900HC可逆冷轧机板形识别为应用背景,在MATLAB2010a环境下进行仿真实验,结果表明混合优化RBF-BP组合神经网络的板形模式识别方法能够识别出常见的板形缺陷,提高了板形缺陷识别精度并具有较好的鲁棒性,可以满足板带轧机高精度的板形控制要求。  相似文献   

10.
结合BP网络在承压水漏斗动态规律研究中的应用,对BP网络模型研制中监控样本的设置、样本数据的规范化处理、网络权重和阈值的初始值的确定、训练函数的选择等问题进行了研究与实践,所提出的方法及有关结论具有普适性,为BP网络的广泛应用提供了可借鉴的方法.  相似文献   

11.
阿尔茨海默病(AD)和轻度认知功能损伤(MCI)具有患者多、诊断难的特点,改进BP神经网络,提出自适应BP神经网络(ABP)进行100次AD和MCI诊断模拟,ABP神经网络的诊断正确率显著高于BP和RBF神经网络.采用留一法将101例正常人、200例MCI和90例AD患者的样本分为训练集和检测集,用ABP神经网络对其进行诊断模拟,总正确率达到73.91%.  相似文献   

12.
范馨月 《经济数学》2019,36(1):79-83
对某精神疾病的专科医院患者数量及费用进行分析,采用径向基函数(RBF)神经网络模型对精神疾病患者的看病费用进行拟合及预测,并比较该预测模型与BP神经网络的预测效果.将贵州省某精神类疾病的专科医院2015年1月-2016年12月医院HIS系统中的病人处方数据作为训练集,建立BP模型、RBF神经网络模型.分别对2017年1月1日-2017年1月16日病人用以精神类疾病看病费用情况进行预测.RBF神经网络模型均能够较好地拟合和预测精神类疾病患者看病费用,可以为医院管理者了解本院精神病患者看病费用的变化趋势提供依据,为制定精神病患者疾病负担的相关政策提供数据支撑.  相似文献   

13.
PM2.5作为大气首要污染物,严重影响着人们的身体健康.为了研究影响PM2.5的相关指标,以武汉市的空气数据为研究对象,通过多元线性回归、偏最小二乘回归、基于MIV的RBF神经网络回归等方法对AQI中6个基本监测指标的PM2.5(含量)与其它5项分指标及其对应污染物(含量)之间的相关性进行分析;通过比较,基于MIV的RBF神经网络回归模型拟合度达到0.9302,效果最好,而且也优于BP人工神经网络回归算法,因此得出了精确可靠的影响PM2.5的指标权重大小,为减排PM2.5提供了可靠的理论依据.  相似文献   

14.
利用模糊数学和神经网络方法建立对运动员进行评价的模糊网络模型,采用NBA流行的各评价指标作为其输入,模糊综合评价结果作为输出。样本数据采用2003~2004赛季NBA各单项50强的常规赛数据,分别用BP网络和RBF网络,建立分析系统,比较结果证明RBF网络仿真效果最好,完全可以实用,该模型也可以用在其它综合评价系统中。  相似文献   

15.
时间序列模型和神经网络模型在股票预测中的分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用MATLAB软件编程建立AR模型、RBF和GRNN神经网络模型,滚动预测上证指数开盘价、最高价、最低价和收盘价与实际价格对比,分析误差.结果表明,3种模型用于股票预测均是可行的,误差很小.AR模型不稳定,对个别预测较准;RBF和GRNN网络训练速度都很快,但GRNN比RBF预测效果好.  相似文献   

16.
提出采用径向基函数网络理论来估算导弹武器系统的费用,武器系统的费用与武器特征参数的关系可通过神经网络的阈值和权值来表现,并且对几种用于导弹武器系统费用分析的数据分析结果进行比较分析.通过实例说明了应用径向基函数网络进行导弹武器系统费用分析不但算法可行性好、拟合精度高,而且具有运算简单,结果可靠的特点.  相似文献   

17.
GM(1,1)模型参数的神经网络算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
GM(1,1)模型的实质是小样本、贫信息下的预测模型,其目的是得到误差尽可能小的预测值.在分析GM(1,1)模型建模机理的基础上,提出了GM(1,1)模型中参数a,b的一种新算法——神经网络算法.把神经网络中的BP算法应用于GM(1,1)模型的建模过程,实例表明可使预测精度得到提高.  相似文献   

18.
针对BP算法存在的不足,结合神经网络、遗传算法和主成分分析的优点,提出基于二次优化BP神经网络的期货价格预测算法.初次优化采用主成分分析法对网络结构进行优化,第二次优化采用自适应遗传算法对网络参数进行优化,将经过二次优化后建立的BP神经网络模型用于期货价格预测.经仿真检验,用新方法建立的模型对期货价格进行预测,在预测的精度和速度方面都优于单纯BP神经网络模型.  相似文献   

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