基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络的铁路货运量预测

针对现有铁路货运量预测方法的不足,提出基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络（IPSO-GNN）的铁路货运量预测方法,通过IPSO对常规灰色神经网络（GNN）的白化参数进行优化,改善了GNN的不足,保证了预测精度;同时利用灰色关联分析法,计算了铁路货运量和影响因素间的关联度,以最主要的6个关联因素,建立了基于IPSO-GNN的铁路货运量预测模型。仿真实验结果表明,在铁路货运量预测中此模型预测精度优于常规GNN及其他预测方法,说明此预测方法有效可行。     

CPSO算法优化神经网络重构的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,提出了一种混沌粒子群算法优化相空间重构和神经网络的网络流量预测模型(CPSO-BPNN)。利用混沌粒子群算法对BP神经网络初始参数、延迟时间、嵌入维数进行优化,根据延迟时间、嵌入维数对网络流量数据进行重构,BP神经网络根据初始参数进行训练建立网络流量预测模型,通过仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,CPSO-BPNN可以准确描述网络流量的复杂变化趋势,提高了网络流量的预测精度。     

短时交通流量预测的IPSO-BPNN算法

为了提高短时交通流量预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种粒子群优化神经网络的短时交通流量预测模型。将相空间重构和预测模型参数编码为粒子群的粒子,短时交通流量预测精度作为粒子群的适应度函数,通过粒子之间协作获得预测模型全局最优参数,通过BP神经网络建立预测模型,利用短时交通流量数据对模型性能进行测试。结果表明,相对于传统参数优化方法,粒子群优化神经网络提高了短时交通流量的预测精度,为非线性预测问题提供了一种新的研究思路。     

PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。     

粒子群算法优化BP神经网络的粉尘浓度预测

对综采工作面粉尘浓度预测的方法是建立BP神经网络预测模型.为了提高算法的拟合能力及预测的准确度,使用粒子群算法对目标函数进行改进,即将粒子群算法寻到的最优权值和阈值应用于神经网络预测模型求综采工作面粉尘浓度.比较分析新的预测模型与常用的灰色模型以及标准的BP神经网络算法,结果表明粒子群优化的神经网络算法的拟合能力和预测的准确率显著提高.     

改进PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能; 利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,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几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于遗传算法的灰色神经网络优化算法

针对BP 神经网络算法通常具有收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,在对国内空调订单市场进行分析和研究的基础上,提出一种用遗传算法优化灰色神经网络模型参数的方法,该方法利用灰色模型( Grey Model,GM) 弱化数据的随机性以及神经网络的高度非线性,对空调订单建立了一种非线性预测模型,并采用遗传算法对其进行优化,从而提高了预测的精度并加快了收敛程度。仿真结果表明该算法能较好的解决空调订单预测的问题并可推广到同类预测中。     

基于粒子群优化RBF神经网络原油含水率预测

原油含水率预测对于确定油井水、油层位以及估计原油产量有着非常重要意义。BP神经网络是最近常用的原油含水率预测方法,然而,由于BP神经网络存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,影响了其预测的实用性和准确性,对此,提出基于粒子群优化RBF神经网络(PSO-RBFNN)的原油含水率预测方法,粒子群优化算法用于RBF神经网络参数优化。在分析原油含水率预测的影响因素基础上,建立粒子群优化RBF神经网络的原油含水率预测模型。实验结果表明,在原油含水率预测中,基于粒子群优化RBF神经网络比BP神经网络有着更高的预测精度。     

基于粒子群神经网络的期货价格预测

目前在对中国期货市场进行价格预测时,采用神经网络预测时多用的是BP神经网络,但是BP神经网络存在对初始权阁值敏感、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题.因此,为了提高模型效率,提出采用PSO-BP模型预测期货价格.首先运用粒子群算法代替BP神经网络的初始寻优,再用BP算法对优化的网络权闽值进一步精确优化,随后建立了基于粒子群算法的BP神经网络预测模型,并将其应用到中国期货市场的期货价格预测研究中.仿真结果表明,新模型结合了粒子群算法的全局寻优能力和BP神经网络算法的局部搜索优势,有效的防止了网络陷入局部极小值的可能,提高了神经网络模型预测的速度和准确性.     

基于优化的量子门节点神经网络的煤与瓦斯突出预测

为了精准地预测煤与瓦斯突出风险等级,提出了一种基于子维进化的粒子群优化算法(sdPSO)和量子门节点神经网络(QGNN)的瓦斯突出风险等级预测模型sdPSO-QGNN.利用灰色关联分析(GRA)对突出影响因素进行降维处理,将筛选出的主控因素作为QGNN的输入,利用sdPSO对量子门节点神经网络参数进行优化,以提高量子门节点神经网络的全局与局部搜索能力,建立sdPSO-QGNN的瓦斯突出风险等级预测模型,实现对瓦斯突出风险的预测.实验结果表明,与BP(back propagation)神经网络、对称Alpha稳定分布的概率神经网络(SαS-PNN)、免疫粒子群算法优化的支持向量机(IPSO-SVM)、Memetic算法优化的极限学习机(Memetic-ELM)等预测模型相比,所提方法在提升模型泛化能力、提高预测精度方面效果显著.     

基于IGWO-BP的SCR脱硝效率软测量模型

针对电厂SCR脱硝装置运行参数多且相互高度耦合,脱硝效率定量描述困难,以及传统BP网络存在的问题,提出一种基于IGWO-BP的脱硝效率软测量模型;该方法将基于主成分分析后的降维数据作为输入变量,采用改进灰狼算法对BP网络初始权值、阈值进行优化,利用优化后的网络对脱硝效率进行预测;该模型已成功应用于大唐洛河发电厂6号机组脱硝装置,结果表明:实际脱硝效率平均绝对百分比误差为2.31％,较传统BP算法与IGWO-BP算法分别降低48.92％和21.69％,具有更高的预测精度.     

基于灰色Elman神经网络软件可靠性预测模型

针对当前软件可靠性预测模型在随机性和动态性较强的可靠性现场数据中存在预测精度波动比较大、适应性比较差的问题,提出一种基于灰色Elman神经网络的软件可靠性预测模型。首先使用灰色GM（1,1）模型对失效数据进行预测,弱化其随机性;然后采用Elman神经网络对GM（1,1）的预测残差进行建模预测,捕捉其动态性变化规律;最后将GM（1,1）预测值和Elman神经网络残差预测值相结合得到最终的预测结果。使用航班查询系统的现场失效数据集进行了模型仿真实验,并将灰色Elman神经网络预测模型与反向传播（BP）神经网络、Elman神经网络预测模型进行比较,其对应的均方误差（MSE）和平均相对误差（MRE）分别为105.1、270.9、207.5和0.0011、0.0021、0.0016,并且灰色Elman神经网络预测模型的误差均为最小值。实验结果表明该模型具有较好的预测精度。     

泊松分布灰色理论在物流需求预测中的应用

研究物流需求预测准确度问题。物流需求预测中存在数据小以及非线性特点,使预测系统存在不确定性。为解决上述问题,提出了一种泊松分布的神经网络需求预测算法,采用泊松分布算法对物流的整体需求进行分类,然后采用灰色理论算法选择物流需求影响因子,对物流的需求进行实时预测,仿真结果表明,改进物流需求预测方法比传统的灰色理论预测模型以及BP神经网络具有更高的预测精确度,有效地提高了区域物流需求的预测准确度,具有一定的实际应用价值。     

基于优化BP神经网络光伏出力短期预测研究

太阳能拥有丰富的资源,而且分布广泛,现已被广泛应用到各种应用中,光伏发电已是一种可靠可行、可扩展的重要可再生能源利用的方式,因此对光伏出力进行精准的预测意义重大;从宁夏市某光伏发电站获得了一年的光伏发电数据与气象等因素,选取四月至五月的数据进行研究预测;针对BP神经网络的收敛时间长,容易陷入局部极小值等缺点;建立单一BP神经网络预测模型,基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的GA-BP预测模型与基于狼群算法(WPA)优化的BP神经网络的WPA-BP预测模型;选择平均相对误差作为误差评估指标,结果表明,3种预测模型均能对光伏电站的发电功率进行预测,但是单一的BP神经网络模型误差较大,晴天时,误差为5.1%,经遗传算法改进后的预测误差为4.9%,较单一模型提高了0.2%的精度,而WPA-BP预测模型误差为4.4%,预测精度高于前者;同时多云天和雨天的时候,均为WPA-BP模型的预测误差小,稳定性高,具有一定的研究价值。     

基于灰色关联和BP神经网络的汽车保有量预测

为提高汽车保有量的预测准确性,运用灰色关联分析法,计算分析与汽车保有量相关的主要社会指标,确定汽车保有量的影响因子分别为国民总收入、人均GDP、进出口总额、城镇居民人均可支配收入、钢材产量、公路客运量和社会消费品零售总额。将所确定的因子作为汽车保有量的预测指标,建立基于BP神经网络的汽车保有量预测模型,并对模型进行应用测试。结果表明:BP神经网络模型具有较高的精度,最大相对误差为2.2%,平均相对误差为1.5%。,可为我国汽车保有量的预测研究提供方法支撑。     

改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测

为了提高径向基函数RBF神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,提出了一种基于改进人工蜂群算法优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。利用改进人工蜂群算法确定RBF网络隐含层的中心值以及隐含层单元数,然后训练改进的人工蜂群算法RBF神经网络预测模型,并将其应用到某城市4天的短时交通流量数据的验证。将实验结果与传统RBF神经网络预测模型、BP神经网络预测模型和小波神经网络预测模型进行了比较。对比结果表明,该方法对短时交通流具有更高的预测准确性。     

基于灰色BP神经网络的瓦斯爆炸的预测

瓦斯浓度在很大程度上决定了煤矿井下发生爆炸的可能性,而原有灰色模型预测方法精度不是很高,但是所需的数据较少,而BP神经网络有高度的非线性计算、自学习和自组织能力。本文结合了灰色系统与BP神经网络各自的优点进行预测,使预测结果更加精确,可靠性得到很大的提高。     

基于PSO—BP神经网络的混凝土抗压强度预测

为了有效提高混凝土抗压强度的预测精准度,利用粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值,建立了混凝土抗压强多因子PSO-BP预测模型。模型以每立方混凝土中水泥、高炉矿渣粉、粉煤灰、水、减水剂、粗集料和细集料的含量以及置放天数为输入参数,混凝土抗压强度值作为输出参数,不仅可以克服BP算法收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷,而且模型的学习能力、泛化能力和预测精度都有了很大的提高。以UCI数据库中的Concrete CompressiveStrength数据集为例进行仿真测试,结果表明：PSO-BP模型预测精度较BP、GA—BP模型分别提高了8．26％和2．05％,验证了PSO—BP模型在混凝土抗压强度预测中的有效性。