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为了克服标准BP神经网络在数据预测中存在的缺陷,提出了一种结合基因表达武编程和BP神经网络算法的混合算法.该算法分为两个阶段,第一阶段,利用GEP独特的编码方式来代替随机设定神经网络结构的选择和初始权阚值的设定;第二阶段,用梯度下降法在已经用基因表达式编程方法确定好的搜索空问中和网络结构中对网络进行进一步的精确训练.将此混合算法用于测井曲线的预测中,同时将结果和基因表达式编程方法、BP神经网络方法进行了比较,证明了该算法可以克服BP神经网络的缺陷,并且优化后的BP神经网络收敛速度快,预测精度高. 相似文献
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为解决传统BP神经网络在城市用水量预测中易陷入局部极小点等问题,将BP神经网络与灰色理论相结合,构建了灰色神经网络模型(GNNM),实现了二者的优势互补,并利用粒子群优化算法(PSO)对该模型的初始权值和阈值进行优化,形成了PSO-GNNM(1,N)算法.通过与传统BP神经网络、灰色理论预测法的预测结果相比较,该算法具有预测误差小、泛化能力强等优点,可为城市用水量的预测工作提供技术支持. 相似文献
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提出一种短期负荷预测算法,用于解决对未来能耗周期能源使用的预测问题。首先介绍短期负荷特点,分析短期负荷运行规律,并采用零相滤波器对原始负荷曲线进行预处理,相除奇异点。其次,介绍BP神经网络基本结构,并针对BP神经网络容易陷入局部极小值的缺点,采用PSO算法确定网络训练初始权值。然后,设计一种基于PSO?BP神经网络的短期负荷预测算法,包括预滤波、训练样本集建立、神经网络输入/输出模式设计、神经网络结构确定等。最后,选择上海市武宁科技园区的电科商务大厦进行负荷预测,实验结果表明,与传统的BP神经网络相比,PSO?BP神经网络用于短期负荷预测算法的精度更高,预测负荷和实际负荷之间的平均绝对误差(MAE)小于1%。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(1)
在V形自由折弯中,准确地预测板料回弹,有利于实际生产中精确地控制回弹以提高生产效率。由于板料回弹的影响因素众多,呈现出复杂的非线性变化特征,采用传统的BP神经网络难以满足高精度的预测要求,因此为了进一步有效预测板料的回弹,提出基于改进粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。对标准粒子群算法的缺陷进行改进,利用改进粒子群算法的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化求解,提高了BP神经网络预测模型的收敛精度和泛化能力。将改进PSO-BP神经网络预测模型应用在板料回弹预测中,并与LM-BP神经网络预测模型进行对比仿真,结果表明改进PSO-BP神经网络预测模型具有更高的非线性拟合优度和预测精度。 相似文献
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时间序列的普遍存在性使得对于它的预测有着极为深刻的意义和丰富的内涵。本文研究了时间序列的相关理论和方法,将人工鱼群算法和BP神经网络应用于时间序列预测中,讨论了人工鱼群算法与BP神经网络在时间预测中的优劣,以及其有效性和实用性。 相似文献
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神经网络在电网负荷预测上的应用研究 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了人工神经网络方法,提出使用BP神经网络建立短期负荷预测综合模型.为加快神经网络的学习速度,改进BP算法,引入平滑系数和遗忘系数,并取得良好的预测效果. 相似文献
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为了预报电力系统负荷,采用GRNN(广义回归网络)的方法,通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型,用MATLAB7.0仿真,达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高,避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点,GRNN网络具有更好的预报精度。 相似文献
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BP神经网络擅长对数据模型进行预测,通过模拟退火遗传算法的引入,对原始BP网络进行改进,对比分析两种算法的流程及效率,同时在洪峰预测模型上进行试验,观察两者的数据结果,并分析误差和效率,发现改进BP网络优于原始BP网络,在实际工程应用中值得推广。 相似文献
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改进的BP神经网络在交通流量预测中应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对传统BP学习算法收敛速度慢,对步长依赖明显等缺点,提出一种利用搜索较优步长的BP算法.在网络训练中,能够在每次迭代中搜索出一个相对合理的步长,从而使步长的选择对学习速度的影响大大降低.对交通流量预测仿真结果表明,新算法对步长选择的依赖性小于传统BP算法. 相似文献
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Aiming at the accuracy and error correction of cloud security situation prediction, a cloud security situation
prediction method based on grey wolf optimization (GWO) and back propagation (BP) neural network is proposed.Firstly, the adaptive disturbance convergence factor is used to improve the GWO algorithm, so as to improve theconvergence speed and accuracy of the algorithm. The Chebyshev chaotic mapping is introduced into the positionupdate formula of GWO algorithm, which is used to select the features of the cloud security situation prediction dataand optimize the parameters of the BP neural network prediction model to minimize the prediction output error.Then, the initial weights and thresholds of BP neural network are modified by the improved GWO algorithm toincrease the learning efficiency and accuracy of BP neural network. Finally, the real data sets of Tencent cloudplatform are predicted. The simulation results show that the proposed method has lower mean square error (MSE)and mean absolute error (MAE) compared with BP neural network, BP neural network based on genetic algorithm(GA-BP), BP neural network based on particle swarm optimization (PSO-BP) and BP neural network based onGWO algorithm (GWO-BP). The proposed method has better stability, robustness and prediction accuracy. 相似文献
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对传统BP神经网络算法中收敛速度慢和存在局部极小点的问题进行了研究,提出了网络结构的改进方案和优化算法,提高了网络学习速度和预测精度;应用到飞行参数估测问题中,具有算法稳定、估测精确和动态自适应的特点。 相似文献
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BP神经网络的发展现状综述 总被引:5,自引:0,他引:5
讨论目前人工神经网络领域中BP神经网络的特点、改进算法以及在实际中的应用。主要包括模式识别及分类、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面的应用。最后对目前人工神经网络的存在问题和发展前景做了初步探讨。 相似文献
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遗传算法优化BP神经网络的大功率LED结温预测 总被引:7,自引:6,他引:1
将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,对研发的120W LED双进双出的射流冲击水冷散热系统中LED阵列的结温进行预测。采用GA优化BP网络的权值和阈值,利用BP算法训练网络,改善了单独使用BP网络容易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点。并且在训练过程中为了使网络输出有足够长的空间,改进了GA的数据处理。结果表明,经GA优化的BP神经网络较使用Levenberg-Marquardt(LM)算法优化的BP神经网络的大功率LED结温预测精确度提高了14.14%,且预测效果较稳定。GA和BP神经网络相结合的结温预测模型较传统的结温测量方法更能掌握散热结构设计的主动性,对大功率LED寿命的延长有较高的实用价值。 相似文献