基于ARIMA和BP神经网络组合模型的能源消费预测

在单一的ARIMA模型预测的基础上,提出了一种基于ARIMA模型和BP神经网络组合模型,并以广西区1981至2016年的能源消费数据为例,结果表明组合模型的预测精度要优于单一的模型,故利用组合模型对广西区未来能源消费的预测更加有效.     

ARIMA时间序列模型和BP神经网络组合预测在铁路客座率中的应用

首先利用python3.5对铁路客座率原始数据进行预处理,然后利用ARIMA时间序列和BP神经网络进行单一的模型预测,得出单一预测模型的均方误差.在组合预测求解时,先求出ARIMA时间序列模型的误差向量E_1和BP神经网络的预测误差为E_2,由于这两种预测方法是相互独立的,因此误差向量E_1和E_2线性无关且组合预测误差向量为E=(E_1,E_2),得出组合预测平方和的形式为J-W~TEW,然后根据组合预测误差平方和最小的原则来确定权值w_1,w_2,最后求解凸二次规划问题得到权值并求出组合预测模型和均方误差.通过比较单一模型预测和组合预测的均方误差,得出结论:组合预测模型的精确度高于单一预测模型的精确度.     

基于小波神经网络与ARIMA组合模型在股票预测中的应用

为了实现对股票价格变化的短期预测,提出了一种基于小波神经网络(WNN)与自回归积分滑动平均模型(ARIMA)的组合预测模型.将股票的收盘价序列数据划分为线性以及非线性(误差项)两个部分,分别利用统计学中ARIMA模型和小波神经网络分别对两部分数据进行预测并得到结果,将两部分结果组合相加合成为整个股票价格的预测结果.实验结果表明该组合模型在预测精度方面有提高,是一种比较有效的预测模型.     

城市道路短时交通流量预测

结合BP神经网络模型和自回归求和滑动平均(ARIMA)模型对城市道路交通短时区间流量进行预测.影响交通流的因素有很多,难以一一量化,但这些因素都可以由线性自相关结构和非线性结构结合线性组合得到.而BP神经网络对非线性关系有很好的拟合效果,ARIMA模型则具有良好的线性拟合能力.在训练模型时,先用ARIMA模型拟合训练集,与原始数据作差得到一组残差;用BP神经网络模型拟合残差;将两个模型结合得到组合模型.将2017年7月1日7:00到2017年7月1日18:00期间,贵阳市某个路口断面所采集的过车数据作为训练集,建立ARIMA模型和BP神经网络模型以及组合模型,预测2017年7月1日18:00到2017年7月1日19:00的短时交通流.过车数据统计时间间隔为5min,则训练集共有有效数据132组,测试集的有效数据为12组.分别用三类误差分析指标比较三个模型的拟合、预测效果,结果显示组合模型的预测效果比两个模型单独使用的预测效果更准确.     

基于SARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成模型的GDP时间序列预测研究

本文深入分析了灰色预测模型、自回归移动平均(ARIMA)模型和BP神经网络模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA、GM(1,1)和BP神经网络集成的时间序列预测模型。针对呈现趋势变动性和周期波动性二重特性的时间序列,首先建立GM(1,1)模型对序列的趋势项进行预测,然后建立基于ARIMA和BP神经网络的组合模型对序列的周期波动项进行预测,最后用乘积模型对二者预测值进行集成。GDP时间序列实证结果表明:集成模型的预测效果显著高于单一模型,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性.     

基于ARIMA模型与神经网络模型的股价预测

了解并掌握股价运行的规律是许多投资者和学者所关注的领域,采用了ARIMA模型和BP神经网络对百度、阿里巴巴两支股票的收盘价进行建模与预测,并对比了两模型的预测精度,结果表明两种预测模型都达到比较理想的预测精度和短期预测可行的效果.     

货物吞吐量预测的改进ARIMAX方法——以天津港为例

为提高港口货物吞吐量预测精度,建立了基于ARIMAX-SVR的组合预测模型。以天津港为例,选取1999~2018年货物吞吐量数据进行分析,首先运用BP神经网络补插缺失数据,然后通过Pearson相关分析筛选出影响货物吞吐量的主要因素;再在ARIMA模型的基础上建立了ARIMAX模型,为进一步提高模型精度,最后建立了SVR模型修正的ARIMAX模型。实证分析结果表明组合模型拟合精度更高,预测效果更好,适用于港口吞吐量预测并且模型具有一定的先进性。     

基于神经网络算法的海南旅游需求测估模型

在详细调查海南旅游相关数据的前提下,先建立模型对海南旅游需求进行了预测,然后分析了影响旅游需求的主要因素.先用GM(1,1)灰色模型对海南省旅游人数进行预测,并用马尔科夫链修正误差,在灰色模型的基础上进行了优化.进一步,我们将灰色模型与BP神经网络模型结合起来进行预测,并针对BP网络输入层提供了2种方法:三年滚动预测、多因素预测.得出结论:海南旅游人数还将会逐年递增.同时,通过比较相对误差发现,对于问题的预测精度:BP神经网络灰色模型.最后,我们利用灰色关联度模型得出各因素对旅游需求的影响:服务交通景观发展消费环境.     

一种线性ARIMA基础上的非线性BP神经网络修正组合方法在粮食产量预测中的运用

对我国粮食产量预测工作作出了重大贡献.通过线性规律和非线性规律的区分,构建了自回归移动平均(ARIMA)和BP人工神经网络的组合预测模型,结论显示:ARIMA和BP算法能够各自对粮食产量序列中的线性和非线性规律实现充分挖掘,拟合精度几乎达到完美的程度,克服了以往单一预测和组合预测中信息挖掘能力不足的缺陷.     

基于回归BP神经网络误差分级迭代法的逐时气温预测方法研究

气温预测是天气预测中的一项主要内容,由于气温的影响因素多而复杂,要想达到精细化预测目的,仍是十分复杂的科学难题.当前学术界的一般方法是假设数学模型对温度物理过程进行研究,建立了BP神经网络模型、温度与相对湿度之间的回归模型,最终在回归模型的基础上通过改进的BP神经网络建模,即利用BP神经网络误差分级迭代法建模,通过历史温度进行逐时气温预测,全样本误差达到0.617℃.     

Service provider portfolio selection for project management using a BP neural network

Service provider portfolio selection (SPPS) can be a major challenge for organizations to achieve project success. Hence, organizations need to decide on which service provider portfolio (SPP) is appropriate for project management (PM). However, there has been limited research on how to select a SPP in PM. To address this research gap, we establish a novel model for SPPS based on a BP neural network integrated with entropy-AHP from the perspective of the comprehensive economic benefit. This model employs a BP neural network due to its robustness and memory and nonlinear mapping abilities. Furthermore, we implement the proposed model for a construction project to verify the effectiveness. Our results indicate that the model performs well with a prediction accuracy of 97%. Moreover, the model is confirmed to be robust as it still achieves high prediction accuracy when the input data are disturbed randomly.

     

基于改进PSO-BP神经网络的贮存可靠性预测

贮存可靠性是军事储备质量监测的重要环节,科学准确地预测贮存可靠度是现代化军事评估的必然要求。针对历史贮存数据,建立可靠度与年限的贮存可靠性预测模型,采用进化策略改进粒子群算法(PSO)优化BP神经网络进行贮存可靠性预测。通过数据扩充提高样本质量和数量,应用改进后的PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高网络的泛化能力。PSO算法较好的全局搜索能力与BP网络很强的局部搜索能力相结合,能够避免早熟现象,提高算法的收敛速度及预测精度。实验结果表明,改进的PSO-BP网络模型比PSO-BP和BP神经网络获得更好的预测性能。     

基于二次优化BP神经网络的期货价格预测

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.     

BP神经网络在农机总动力预测中的应用

准确的预测黑龙江省农机总动力,可为黑龙江省的农业机械化发展趋势和农机产品市场分析提供理论指导,为制定黑龙江省农业机械化发展规划和预测近阶段农业机械化发展水平提供参考依据.利用黑龙江省1980-2007年农机总动力数据,运用标准BP神经网络和改进BP神经网络模型进行预测,预测结果表明,改进BP神经网络模型比标准BP神经网络模型在预测精度、运行时间、学习次数等方面更具优越性.     

改进型LOBNN & AR-GARCH模型在股票预测中的应用

为实现对股票价格的短期预测,本文在Laguerre正交基神经网络 (LOBNN)模型的基础上,提出了一种新的组合预测模型来预测短期股价的变化。该模型先通过改进LOBNN模型的权值求解算法,用以增强模型的通用性。接着在其基础上设计新的迭代算法,进一步提高模型的预测精度,进而得到新的LOBNN模型。之后将股价数据分别代入AR-GARCH模型和改进后的LOBNN模型,得到输入数据的两组预测值。最后通过不同的权重来组合两种预测结果,生成最终股价的预测结果。文末的仿真结果表明该组合模型在预测精度与通用性上较原始模型有较大的提升,是一种高效的预测模型。     

基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型的年径流预测

为解决单一的小波神经网络预测精度不高的问题,提出一种新的基于小波去噪和WNN-ARIMA组合模型,应用小波阈值去噪法对小波神经网络的输入值进行预处理,同时对模型残差值进行ARIMA模型修正.利用该组合模型对洮河流域下巴沟站年径流量进行预测,预测趋势和预测值与原始实测数据吻合度高,表明此组合模型可靠性强,可以有效预测年径流量,以期为洮河流域和其他流域的年径流量预测提供新方法,为水利工程建设和水资源优化配置提供依据.     

基于邻域粗糙集的网络入侵分类诊断组合模型研究

网络入侵诊断直接影响网络正常运行和安全.针对入侵类型复杂,现有分类诊断模型精度有限的问题,提出一种基于邻域粗糙集的网络入侵分类诊断优化模型.首先,运用邻域粗糙集对网络入侵数据进行条件属性的约简,确定关键属性,然后将其作为训练输入构建相关向量机分类诊断模型,并同时运用遗传算法进行超参数优化,提高模型诊断精度和速度.通过KDDCup99数据集对优化模型性能进行检验,结果表明,组合预测方法精确度高于支持向量机、相关向量机和BP神经网络.组合模型诊断精度高、速度快,具有优异的综合性能.     

基于自回归XGBoost时序模型的GDP预测实证

GDP是反映一个国家国民收入、居民消费能力和经济发展的重要宏观经济指标,也是制定相关经济政策的重要依据.选择合适的统计方法研究GDP的发展变化规律,进行短期的高精度预测,对我国的宏观经济决策具有重要意义.研究选用基于自回归的XGBoost时序模型对我国1978-2018年GDP进行拟合预测,Rstudio软件运行结果显示,XGBoost时序模型比经典的时间序列预测模型ARIMA模型、BP神经网络模型、贝叶斯时序模型具有更高的预测精度.在此基础上,运用XGBoost时序模型对我国2019-2023年的GDP进行短期预测,研究结果显示,未来5年我国GDP依然保持持续稳定增长趋势.