基于灰色神经网络模型的水质预测应用研究

将灰色模型和神经网络模型进行组合建立灰色神经网络模型,分别用灰色模型、神经网络模型和组合模型对永定河流域官厅水库断面的水质检测指标DO的浓度值进行模拟预测.结果表明,组合预测模型的模拟预测精度高于两种单一模型的预测精度.     

基于小波神经网络的天然水体溶解氧预测研究

建立基于小波神经网络的预测模型,以不同时间滞差和影响因子组合作为输入变量,对海河流域四个监测断面的溶解氧浓度进行短期预测.结果表明,基于溶解氧历史数据的小波神经网络预测模型精度更高,可用于天然水体的水质预测,为水质管理提供更客观的参考和依据.     

基于模糊聚类分析的小波神经网络模型在径流预测中的应用

提出了一种在对预报因子集进行模糊聚类分析基础上构建径流预测模型的新方法:先通过模糊C-均值聚类将历史径流数据进行分类,然后利用小波神经网络分别建立预报因子集类别变量特征值与观测值之间的局部预测模型,并设计了特征值分类识别器,自动搜寻相适应的局部网络模型进行预测.通过西南某水库2011年日平均入库来流的计算实例对简单小波神经网络预测模型和所建的基于FCM与小波神经网络的预测模型进行了比较,结果较为满意.     

基于主成分——BP神经网络的期货市场预测

结合主成分分析法和神经网络的优点,提出了基于主成分分析的神经网络方法来对期货市场进行预测.引入主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为网络输入,一方面减少了输入维度,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,也简化了网络的结构.通过实例验证,基于主成分的神经网络比一般神经网络训练精度更高.     

长短时记忆神经网络模型在空气污染预测中的研究

基于K均值(K-Means)聚类算法进行聚类分析,将气象条件分为三类,并且分析和阐述各类气象条件的特征.针对气象监测数据和空气污染物的时间序列特点,设计基于长短时记忆(LSTM)神经网络的空气污染预测模型.将时空相关性与长短时记忆神经网络算法进行有效的融合,提出基于时空相关性的长短时记忆(SK-LSTM)神经网络的空气污染预测模型.通过空间划分,空间聚集以及空间插值,获得目标区域和周围区域的历史空气质量检测数据和历史气象监测数据,然后通过等权融合方法将时间数据和空间数据进行融合,并将其作为SK-LSTM神经网络算法的输入,最终输出的结果为带有区域协调的污染物浓度预测值.该算法能有效对空气中污染物的浓度进行更准确、高效的预测.最后通过数值仿真验证所提算法的有效性.     

基于Logistic回归的水质预测研究

在环境系统评价中,水环境质量等级评价是其中十分重要的工作.鉴于对水环境研究中,水质级别为分类变量不能利用传统回归方法分析的特征,基于logistic回归方法建立了一种水质级别预测模型.利用长江流域的水质监测数据,将logistic回归应用于水质数据分析,进行水质建模,对水质级别做出预测.研究结果表明利用logistic回归进行水质分析,具有良好的拟合和预测效果.     

基于PCA-GM-BP神经网络的猪肉价格预测分析

针对猪肉价格上下波动呈非线性关系和影响因素复杂等难以预测的问题,提出了基于PCA-GM-BP神经网络预测模型对猪肉价格进行有效预测.以2010年1月-2018年12月的月度价格数据作为样本,共计108组数据,利用PCA对影响猪肉价格变化的12种因素进行降维处理,选用对猪肉价格的主要累积贡献率超过96%的5个主成分,构建PCA-GM-BP神经网络猪肉价格预测模型.结果表明:与传统的BP神经网络、GM-BP神经网络预测模型相比,PCA-GM-BP神经网络预测模型在提高聚类效果的同时,增加了预测结果的精确性,对我国猪肉价格预测具有更高的适用性与参考价值性.     

基于NARX神经网络方法的汽轮机转子关键部位应力预测

汽轮机启动过程中,对转子进行应力预测具有重要意义.为满足在线预测国产某350 MW超临界汽轮机转子关键部位应力的需要,提出了一种基于具有外部输入的非线性自回归(NARX)神经网络的应力预测方法.根据转子实际尺寸建立二维轴对称有限元模型,确定了相应的边界条件,并对有限元计算结果进行验证,得到了转子在冷启动工况下的温度场和...     

基于遗传神经网络的风电功率预测

针对基于单一BP神经网络的风电功率预测模型的不足,提出了一种基于遗传算法优化的神经网络风电功率预测模型.模型采用遗传算法完成对神经网络权值和阈值空间的寻优搜索,以提高神经网络的收敛速度和获得全局最优解的能力.试验结果表明,基于遗传算法优化的神经网络可以提高风电功率预测的精度,其性能优于基于单一BP神经网络模型的风电功率的预测.     

基于BP神经网络的时间序列预测问题研究

分析指出了基于标准BP神经网络的时间序列预测问题存在的不足.根据基于BP神经网络的时间序列预测问题的特点,研究给出了一种以y=x作为传递函数的时间序列预测方法,经实例验证表明,给出的以y=x作为传递函数的时间序列预测方法较基于标准BP神经网络的时间序列预测方法具有较好的结果.     

基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测

由于金融数据具有随机性特征,使得建模和预测变得极其困难.提出一种组合预测方法,即假定任何金融时序数据由线性和非线性两部分组成,将其中线性部分的数据通过随机游走(RW)模型进行模拟,剩余的非线性残差部分由前馈神经网络(FANN)和诶尔曼神经网络(EANN)协同处理.从实证结果可知,该组合方法相比单独使用RW、FANN或EANN模型有更高的预测精度.     

自组织理论和BP人工神经网络在税收预测中的应用研究

针对BP人工神经网络的结构特性,提出了将自组织理论与BP人工神经网络相结合的思想,不仅解决了输入待定的神经网络输入维数难确定的问题,而且加快了神经网络的收敛速度,增强了神经网络的适应能力.并将新建立的模型应用到税收预测中,得出了比常规经济学模型更优的效果.     

人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用

研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素,这些影响因素往往无法量化,而且各个影响因素之间关系错综复杂,简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现.尝试采用人工神经网络(BP-ANN)模型,针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题,通过对黑龙江省历年(1981—2004)研究生招生数量进行系统分析,建立了人工神经网络预测模型,并对未来3年的招生数量进行了预测,预测结果较好,为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法.     

基于卷积神经网络的智能制造过程质量异常诊断

针对现有方法在智能制造过程中诊断能力有限和识别精度不高的问题,提出了一种与智能制造过程相适应的基于卷积神经网络的质量异常诊断模型。首先建立基于实时数据的过程质量图谱,以精准表达制造过程运行状态。其次,构建用于识别质量图谱的卷积神经网络诊断模型。最后,利用滑动窗口取值的方式对当前过程运行状态进行动态诊断,并通过某球磨过程验证了所提方法的有效性与实用性。结果表明,所提方法优于传统浅层模型,能够有效的对过程异常状态进行识别与诊断。     

ANN技术在企业经济预测与预警中的应用研究

提出了适合于上市公司而建立的基于ANN技术的企业经济综合指标短期预警系统的构建方案.该系统是一个人机相结合的反馈式预警系统,包括危机判定、财务指标预测、预警知识获取和报警四个子系统.该系统将定性分析与定量分析结合起来,既突出人的作用,又充分发挥了人工神经网络的在预测方面的技术,使得两者有机的结合在一起.其中,预警指标预测子系统体现了ANN技术在时间序列预测方面的应用,而知识获取子系统和报警子系统则体现了ANN技术在回归预测方面的应用,两者都有很好的理论基础.同时,该系统建立的程序比较规范,具有普适性,易于操作,比较容易实现.最后,还对该系统进行了实证模拟分析,并与专家意见结果进行了对比,验证了其有效性.     

基于BP神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是交通研究的一个重要课题.以我国交通安全状况为研究对象,依据我国道路交通事故的特点,利用神经网络具有自学习、自组织、自适应能力特性,运用神经网络的方法及我国多个年度道路交通事故统计数据,建立了道路交通事故神经网络宏观预测模型,预测精度符合道路交通事故预测的要求.     

基于RBM的神经网络时间序列预测

为了克服神经网络依赖初始化结果,泛化能力不强的缺点,提出一种基于受限玻尔兹曼机(RBM)的神经网络模型.利用无监督学习方法优化神经网络的初始权值和阈值,将RBM与神经网络融合起来,模型与时间序列神经网络做实验对比,结果表明,基于受限的玻尔兹曼机的神经网络模型优于神经网络预测模型,模型可以提高预测的精准度,具有一定的应用意义.     

基于神经网络的股票预测模型

针对股票市场的特征提取困难、预测精度较低等问题,本文基于深度学习算法,构建了一系列用于股票市场预测的神经网络模型,包括基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和门控神经单元(GRU)的模型。 针对RNN、LSTM和GRU无法充分利用所参考的时间维度的信息,引入注意力机制(Attention Mechanism) 给各时间维度的信息赋予不同权重,区分不同信息对预测的重要程度,从而提升递归网络模型的性能。上述模型均基于股票数据进行了优化,基于上证指数对各类模型进行了充分的对比实验,探索了模型中重要变量对性能的影响,旨在为基于神经网络的股票预测模型给出具体的优化方向。     

基于神经网络中小城市空气污染指数预估器的设计

针对大气环境参数预测精确性和可靠性的要求提出一种基于 BP神经网络快速收敛算法 ,经仿真表明提出的这一算法切实可行 .