运用时间序列预测CET-4考试通过率

运用时间序列分析的原理[1],通过对华中农业大学若干年大学英语四级考试成绩[2]的分析,得到将来的四级考试通过率的预报值,为教学管理部门对计划的制定,管理的安排进行定量的分析提供理论依据.     

基于修正的时间序列模型对冲击负荷的预测

电力负荷预测的实质是对电力市场需求的预测,是利用以往的历史数据资料找出电力负荷的变化规律,进而预测负荷在未来时期的变化趋势.由于经济、气候以及工业生产等诸多因素的约束和限制,电力负荷预测精度很难提高.一个好的实用的电力负荷预测模型则要求既能充分利用负荷的历史数据,又能灵活方便地综合考虑其他多种相关因素的影响.提出了回归与自回归模型相结合的时间序列混合回归预测模型,它的待估参数由BP神经网络进行修正,经实例验证,预测效果良好.     

基于ARIMA与神经网络集成的GDP时间序列预测研究

本文深入分析了单整自回归移动平均(ARIMA)模型与神经网络(NN)模型的预测特性和优劣,并在此基础上建立了由ARIMA模型和NN模型集成的GDP时间序列预测模型与算法。其基本思想是充分发挥两种模型在线性空间和非线性空间的预测优势,据此将GDP时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARIMA模型预测序列的线性主体,然后用NN模型对其非线性残差进行估计,最终集成为整个序列的预测结果。仿真实验表明:集成模型的预测准确率显著高于单一模型的预测准确率,从而证实了集成模型用于GDP预测的有效性。     

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.     

基于时间序列的飞机运动扰动建模

飞机的运动常常受到各种扰动因素的影响,这使得对其运动状态的刻画较为困难.由于确定飞机状态的三个量航速、航向、高度三者具有强相关性,采用了时间序列中的多维自回归方法对飞机扰动进行统计建模,以实例验证了所提方法是可行和有效的.     

基于图方法的自回归和双线性时间序列模型系数的检验

自回归和双线性时间序列模型被表示为时间序列链图模型.在此基础上, 证明了自回归和双线性模型的系数为其他时间序列分量给定的条件下的条件相关系数.然后提出基于图的检验方法来检验自回归和双线性模型系数的显著性, 模拟结果表明此方法在水平和功效方面表现很好.     

基于改进BP神经网络的电力负荷预测

在现有文献研究的基础上,对BP神经网络进行了深入研究,提出了一种新的LAFBP模型,给出了模型的标准BP算法、改进BP算法、权值和阈值的初始化方法.在此基础上,用新的LAFBP模型与传统的标准BP模型对黑龙江省巴彦县的电力负荷进行了预测.预测结果表明,新的LAFBP模型不仅克服了传统的BP模型外推效果不好的缺点,而且在模型的拟合精度、学习时间和学习次数方面明显优于传统的BP模型.     

一种改进的基于指数平滑神经网络模型的时间序列预测方法

基于指数平滑模型与误差反传神经网络法提出了一个改进的时间序列预测方法.将神经网络模型移植入指数加权滑动平均模型中,充分考虑了时间序列的部分线性性和非线性性对预测结果的影响,是传统的混合模型的一个更合理的改进.最后通过对上证指数时间序列的实证分析,以预测均方误差为检验标准,对五种常用的时间序列预测模型进行了预测精度的比较,而且经验证所提出的改进的时间序列预测模型相对来说具有更小的预测均方误差.     

时间序列自回归预测方法新探

证明了"利用反双曲正弦函数变换能提高数据列的光滑程度",获得了时间序列自回归预测的新方法,实例分析表明:新方法更具有优越性.     

用时间序列方法预测股票价格初探

本文提出了描述股价变动的一种模型,讨论了模型建立、模型预测的一整套方法及改进算法,比较了算法与改进算法间的优劣,并通过实证分析说明整套理论有一定的可行性。大部分在本文中讨论的算法对于可用核模型描述的其他时间序列的预测问题也同样适用。     

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.     

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.     

基于加强型BP算法的神经网络故障诊断研究

文章给出了利用神经网络进行故障诊断的可行性、基本原理、诊断过程分析、和参数优化过程 ,并得出较为理想的诊断结果 .     

基于灰色关联分析的BP神经网络模型在中国碳排放预测中的应用

利用灰色关联分析原理,对中国碳排放影响因素进行筛选,再利用BP神经网络模型对中国碳排放进行预测,从而大大地提高了神经网络的训练速度,并且达到了良好的预测效果,从而为中国碳排放预测提供了新的科学工具.     

BP神经网络在铁路客运市场时间序列预测中的应用

铁路客运市场受多个因素的影响，而且这些作用多是非线性的。时间序列预测实质上是实现一个非线性映射。由于具有任意个隐层节点的前馈神经网络可以以任意精度逼近一个连续函数，因此，目前得到普遍应用的是采用BP算法的多层前馈神经网络。本探讨用人工神经网络的反向传播(BP)算法研究铁路客运市场的时间序列预测。数值计算结果表明该方法预测精度较高，方法简单易行，为铁路客运市场预测研究提供了新的途径。     

BP人工神经网络模型的新改进及其应用

针对 BP网络存在的缺点 ,有多种改进方法 .从算法和网络结构设计方面进行了综合改进 .将新改进的 BP网络用于成都市消费预测 ,取得令人满意的效果     

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.     

置信区间分析法在BP神经网络中的应用研究

如何对神经网络的应用效果进行评估,备受关注,文章用置信区间分析法,对网络训练结果的可信度进行评估,用以指导训练样本的选择;应用表明,该方法能简化学习过程并有效提高网络精度。