基于BP神经网络软件测试缺陷预测技术研究及应用

针对软件缺陷预测模型预测准确率较差问题,指出了软件缺陷预测和软件测试缺陷的预测概念区别,根据影响软件缺陷发现因素构建BP神经网络软件测试预测模型,通过工程实践历史样本数据训练该模型获得预测能力提升,并经过假设检验方法证明预测结果符合以软件测试实际发现缺陷个数为中心点的正态分布.实验结果表明:随着真实训练样本数据增加,预测结果估计值与实际值的误差逐步缩小,估计值的方差逐步减小,预测的准确性逐步提高.     

深度信念网软件缺陷预测模型

软件缺陷预测技术在检测软件缺陷、保证软件质量方面发挥了重要的作用。利用神经网络分类算法构建的软件缺陷预测模型得到了广泛的应用。但是利用神经网络分类算法训练历史数据只能进行“浅层学习”,无法对数据特征进行深度挖掘。针对该问题,利用多层限制玻尔兹曼机叠加成深度信念网,先进行特征集成与迭代,并对这些特征数据进行深度学习,构建了基于深度信念网的软件缺陷预测模型(DBNSDPM)。仿真实验表明,本模型预测的准确性与传统的神经网络缺陷预测模型预测的准确性相比有显著提高。     

基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析

针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。     

基于Adaboost算法的软件缺陷预测模型

将Adaboost算法应用到软件缺陷预测模型中是软件缺陷预测的一种新思路,Adaboost算法原理通过训练多个弱分类器构成一个更强的级联分类器,有效地避免了过拟合问题。通过采用美国国家航空航天局(NASA)的软件缺陷数据库的仿真实验,分别对原始BP神经网络算法和Adaboost算法进行分析对比,其中Adaboost的弱分类器采用神经网络。实验结果表明,Adaboost级联分类器有效地提高了软件缺陷预测模型的预测性能。     

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。     

遗传算法优化BP 神经网络的短时交通流混沌预测

为了提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证.仿真结果表明,该方法对典型混沌时间序列和短时交通流具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.     

股票价格预测的建模与仿真研究

研究股票价格准确预测问题,由于股票价格数据具非线性、随机性等变化规律,同时股票市场与国内外经济政治变化有关,传统股票价格预测方法只能对其线性变化规律进行准确预测,无法反映股票价格非线性部分进行有效建模,导致股价预测精度不高。为了提高股票价格预测精度,提出了一种遗传优化BP神经网络的股票价格预测模型。充分利用BP神经网络良好的非线性映射能力,对股票价格变化规律进行建模,并通过遗传算法对BP神经网络模型参数进行优化,从而获最优股票价格最优预测模型。实验结果表明,相对于传统股票价格预测模型,遗传算法优化BP神经网络的股票价格预测模型拟合程度更好,预测精度更高,为股票价格预测提供了依据。     

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。     

基于差分进化的BP神经网络预测混沌时间序列

针对BP神经网络预测模型收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点,将差分进化算法和神经网络结合起来,提出了一种基于差分进化算法的BP神经网络预测混沌时间序列的方法,利用差分进化算法的全局寻优能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法用到3个典型的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP算法的预测精度进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列预测具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于交变粒子群BP网络的电力系统短期负荷预测

短期负荷预测是电力系统正常运行的关键环节,合理的发电计划依靠准确的负荷预测,因此提出交变粒子群算法来优化BP网络模型以预测电力短期负荷。针对 依靠先前的经验 来确定BP神经网络的权值缺少理论依据的问题,采用交变粒子算法优化BP神经网络权值,以减少通过神经网络预测模型求解电力短期负荷预测带来的误差。实验证明,经过优化的BP神经网络预测模型比传统的BP神经网络预测模型的误差更小,更加接近实际电力负荷。     

基于数据挖掘的PSO-BP短期电力负荷预测

针对海量用电数据环境下,如何提高电力负荷预测精度的问题,采用数据挖掘对电力负荷历史数据进行聚类分析以及异常检测,并利用灰色序列对异常数据进行修正。利用蚁群算法对粒子群优化-反向传播(PSO-BP)算法进行优化,以提高算法的预测精度。通过对历史负荷数据进行试验,验证该方法的预测平均误差为3.16%,低于无数据挖掘的PSO-BP算法模型以及PSO-BP算法模型的预测误差。该方法具有一定的实用性以及有效性。     

基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型

针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题。同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力。实验结果表明：与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。     

基于EMD的太阳黑子时间序列组合预测模型

针对太阳黑子的复杂性,利用经验模态分解(EMD)方法,将太阳活动在各时间尺度上的变化分量分解为平稳的固有模态函数(IMF)分量及余项。观察各分量的频谱,根据低频IMF分量和高频IMF分量的特点,分别采用自回归滑动平均模型和神经网络方法进行预测。通过各分量的预测值,重构出原始信号的预测序列。仿真结果表明,该模型具有较高的预测精度。     

基于鸟群算法优化BP神经网络的热舒适度预测

热舒适度是室内环境舒适性的评价指标,由于热舒适度的计算是一个复杂的非线性迭代过程,不便应用于空调实时控制系统中,为解决这一问题,可利用BP神经网络算法对热舒适度进行预测.但为了改善传统BP神经网络收敛速度慢的问题,将采用鸟群算法（BSA）来优化BP神经网络初始的权值与阈值.最后,将BSA算法与相近的粒子群算法（PSO）进行对比分析,并利用MATLAB软件进行仿真,使BSA-BP预测模型的仿真结果与基本的BP神经网络预测模型、PSO-BP预测模型的仿真结果进行对比分析.结果表明,BSA-BP预测模型具有较快的收敛速度和较高的预测精度.     

混合型PSO-BP模型在原油期货价格预测中的应用

建立了基于混沌理论下混合型PSO-BP模型,并运用此模型对纽约商品交易市场的原油期货价格数据进行了预测,并将预测结果与BP神经网络的预测结果进行了对比。结果表明混沌理论下混合型PSO-BP模型比单纯的BP模型具有较高的拟合度以及预测精度。     

基于卷积-LSTM网络的广告点击率预测模型研究

点击率预测是计算广告学的核心算法之一。传统浅层模型没有充分考虑到数据之间存在的非线性关系，且使用人工特征提取方法费时费力。针对这些问题，提出了基于卷积（Convolutional Neural Networks）-LSTM（Long Short Term Memory）混合神经网络的广告点击率预测模型。该模型使用卷积神经网络提取高影响力特征，并通过LSTM神经网络的时序性进行预测分类。实验结果证明：与浅层模型或单一结构的神经网络模型相比，基于卷积-LSTM的混合神经网络模型能有效提高广告点击事件的预测准确率。     

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。     

基于PSO-DE-BP的光伏发电功率短期预测

提高光伏发电功率预测精度对保障智能电网安全稳定运行有重要意义;针对传统BP神经网络存在预测精度不高且收敛速度慢的弊端,提出一种基于粒子群(PSO)差分进化(DE)并行计算优化BP神经网络的光伏发电短期预测方法;首先分析影响因素重要程度,通过带权重的欧式距离筛选相似的训练样本集;其次,对粒子群分组,通过粒子群和差分进化混合算法对粒子组内和组间优化,以保证种群多样性、提高预测稳定和精度、避免局部最优;然后,建立预测模型,通过基于spark的内存计算平台,将PSO-DE-BP算法并行优化以提高算法运行效率;最后,根据不同天气类型的预测结果对模型进行分析验证,此方法比PSO-BP、BP算法模型具有更高的稳定性和预测精度。     

考虑时空影响下的图卷积网络短时交通流预测

针对交通流预测过程中城市道路路网的空间特征难以充分提取,导致预测结果精度不高的问题,提出图卷积网络（GCN）与门控循环单元（GRU）组合短时交通流预测模型。利用GCN对拓扑结构数据处理的优势,将城市道路路网空间排列结构转换为拓扑关系建模,通过解决拓扑关系问题有效提取出路网间的空间特征。采用GraphSAGE算法改进GCN模型,通过加和聚合算子和图注意力机制（GAT）聚合空间特征,将包含空间特征的输出作为GRU模型的输入提取时间特征。利用真实道路车流量数据进行模型验证,结果表明该模型相较于不具有GCN的模型预测准确率提升约8%,均方误差缩小约0.010?37,说明所提模型具有相对较高的稳定性及预测精度,可以为大型城市路网提供重要的交通诱导依据。     

基于CS-BPNN算法的飞机客舱PMV指标预测

针对飞机客舱热舒适度评价指标预测平均投票数(PMV)的各影响因素之间存在复杂的非线性和迭代求解关系问题,采用经布谷鸟搜索(CS)算法优化的BPNN来预测客舱PMV指标。通过对PMV模型参数分析,选出PMV主要影响因素作为预测模型的输入,利用CS算法的全局优化能力来解决BPNN易陷入局部最优及其收敛速度慢的问题,并对其初始阈值和权值进行优化。仿真结果表明,与GA-BPNN和PSO-BPNN相比,CS-BPNN预测模型具有较小的预测误差和良好的预测精度。所提方法在客舱PMV指标的预测中有较好的应用前景。