多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究

对多元线性回归模型及BP神经网络模型的理论及运用方法进行研究,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元性回归和BP神经网络预测模型,通过农村居民纯收入预测的算例,对多元线性回p-3和BP神经网络预测模型的拟合优度、初始数据的仿真与模拟能力和新数据的预测能力进行对比,数据结果表明BP神经网络预测模型优于多元线性回归预测模型．     

RBF神经网络在个人信用组合预测中的应用

运用组合预测的思想,提出了通过RBF神经网络将多元线性回归和logistic回归组合的预测方法,并应用于某商业银行的个人信用评估中,其结果表明组合预测方法能够获得比单一方法更高的预测精度,尤其在避免"纳伪"错误方面更具优势.     

基于联系数的区域水资源承载力诊断指标组合预测研究

为提高区域水资源承载力诊断指标预测结果的精度和稳定性,在建立区域水资源承载力诊断指标预测的BP神经网络、多元线性回归和支持向量机模型(SVM)的基础上,建立了基于联系数的区域水资源承载力诊断指标组合预测模型(CFCN)。通过对区域水资源承载力水量要素能力表征指标的预测分析,结果表明,CFCN的预测平均误差最小(0.27%)、预测精度最高、稳定性最好,CFCN综合了BP神经网络、多元线性回归和支持向量机这3种预测方法的优势,克服了在区域可利用水量预测中BP神经网络外延性差、多元线性回归模型预测精度低、支持向量机拟合效果差的缺点,预测精度较单一的预测模型有显著提高。上述组合预测方法可为区域水资源承载力诊断指标预测提供有效的方法和技术支持。     

基于熵权法的PHC管桩承载力组合预测

为克服单项预测方法产生的误差,利用灰色模型GM（1,N）、多元线性回归、BP神经网络等3种单项预测方法建立组合预测模型,并采用熵值法确定加权系数。通过对PHC管桩承载力进行比较预测,结果显示GM（1,N）法平均绝对百分比误差（MAPE）值为5.4%,多元线性回归法的MAPE为3.0%,BP神经网络法的MAPE为2.8%,组合预测法的MAPE为2.3%。因此组合预测法精度较高,实用性更强。     

概率神经网络在可疑交易监测中的应用及效率比较

通过概率神经网络PNN对金融交易时间序列数据的预测偏移误差分类实现对交易异常与否的分类,并将其与前馈神经网络BP、后馈神经网络Elman、竞争型神经网络LVQ、SOM等4种经典类型的分类效率进行比较,结果发现PNN在相近预测精度前提下在网络结构、运行效率方面都有明显优势,适合金融交易海量数据的监测分析.     

季节指数改进的PM2.5质量浓度组合预测模型研究

随着我国的经济和城市化迅速发展,PM_2.5主导的区域空气污染已成为紧迫、突出的环境问题。据相关研究表明,PM_2.5在不同季节质量浓度差异较大。根据广州市2015~2019年的PM_2.5月均质量浓度数据,结合大气污染物及气象因素,引入季节指数,建立预测PM_2.5质量浓度的改进多元线性回归和多层感知器组合预测模型,探析广州市大气污染物中PM_2.5质量浓度的变化规律。结果表明,用季节指数改进的组合预测模型对PM_2.5质量浓度进行预测分析,拟合结果良好。使用不同评价指标将组合模型与传统的多层感知器预测模型和多元线性回归模型进行对比,该组合模型的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)分别比多层感知器模型减少了23.1%、31%、24.2%;比多元线性回归模型减少了35.3%、41.3%、41%。该模型精度均优于传统的多元线性回归模型和多层感知器模型,能更好地预测环境PM_2.5质量浓度,为优化环境提供参考。     

Elman神经网络在中厚板轧机宽展预测中的应用

根据Elman神经网络模型能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,提出了一种利用Elman神经网络建立中厚板轧机宽展预报模型的方法。通过实例比较了Elman模型与BP模型的预测效果。结果表明,所建立的Elman神经网络模型收敛速度和预测精度均高于BP网络模型。     

基于BP神经网络与多元线性回归的短期燃气负荷预测

影响燃气负荷变化的因素呈现非线性和随机性特征,单一数值算法很难进行精确预测。为了提高燃气负荷预测的准确度,使预测算法具备更好的适应性,提出了一种基于多元线性回归与BP神经网络的短期燃气负荷预测模型。该混合优化算法兼顾了多元线性回归算法的非线性特性和BP神经网络的泛化特性。以宁夏平罗县2011年城市居民燃气用气量为研究算例,应用灰色关联度对燃气负荷及影响因素进行相关性分析,并采用均方根误差及R~2判定系数作为预测模型性能评价方法。通过仿真,验证了所建立模型是可行且有效的。相比单一的多元线性回归方法或BP算法,采用混合算法所建立预测模型具有更好的适应性,预测误差更小。     

2型糖尿病危险因素及患病风险预测模型研究

探讨2型糖尿病发生的危险因素以及logistic回归、BP神经网络模型在其患病风险预测中的应用.作者回顾性收集糖尿病相关体检数据,分别应用logistic回归和BP神经网络建立2型糖尿病预测模型,通过受试者工作特征曲线(ROC)评价模型的预测性能.logistic回归分析结果显示,年龄、T2DM家族史、体质指数、甘油三酯、C反应蛋白是2型糖尿病发生的危险因素.研究结果表明,BP神经网络模型的预测准确率为88.6%,ROC曲线下面积为0.826(95%CI:0.816~0.835)优于logistic回归模型[准确率=81.8%、AUC(95%CI)=0.764(0.749~0.780)].因此,老年、肥胖、有糖尿病家族史、甘油三酯和C反应蛋白含量高的个体更容易患2型糖尿病;在2型糖尿病个体患病风险预测方面,BP神经网络模型要优于logistic回归模型.     

基于GRNN的车内噪声品质预测

以8辆不同类型轿车的4种不同车速匀速行驶时采集到的32个车内噪声样本为研究对象,以响度、尖锐度、粗糙度和抖动度4项心理声学客观参量作为输入,以主观评价团对车内噪声的舒适度打分作为输出,分别使用广义回归神经网络、BP神经网络和多元线性回归分析建立车内噪声品质预测模型并对声品质进行预测。三种方法的预测结果表明:广义回归神经网络相对于其他两种方法具有更高的准确度,相对预测误差为-7%～7%,较多元线性回归分析能更准确地描述客观评价参量与主观舒适度之间的非线性关系,并且较BP神经网络具有更高的准确度及稳定性。     

基于遗传算法的多分类器融合模型在信用评估中的应用

为探讨基于遗传算法的多分类器融合模型,并基于多分类器融合技术,建立新的客户信用分类模型,该模型通过使用分类融合器,将多个单分类器得到的客户信用评估结果进行合并,从而综合不同分类器的局部优势,提高分类性能.采用线性分类融合器,并通过遗传算法对分类融合器进行优化.实验表明,该方法在客户信用评估中的效果明显优于传统的运用单个分类器的方法.     

一种新的最优组合预测方法及其应用

基于优化理论讨论了现有的组合预测方法，并且将其发展成为一种通用方法。证明了最优组合参数的存在性，不仅给出了一种用非线性规划求解最优组合参数的算法，而且证明了用最优组合方法所得到的预测值的拟合度在平方误差的测度下要比单一的预测方法要高。用此方法对实验的经济问题进行了预测分析，效果良好。     

电力高职积极推行工学结合 校企合作教育新模式的探讨

本文从9个方面对电力高职积极推行工学结合、校企合作教育新模式进行了较为全面地探讨.对课程工学结合、校企合作教育模式起到了促进作用.     

蓝牙数据采集器的设计

将数据采集技术和新兴的蓝牙无线通信技术相结合,充分利用蓝牙设备本身成本低、结构简单、体积小、低功耗的特点,设计出一种蓝牙数据采集器.     

工业新区空间发展模式初探

结合近年来国内工业新区不同类型的典型案例,分析工业新区的功能构成、用地结构和空间形态,探讨其空间布局和开发利用的规律,提出了工业新区空间发展的适宜模式。     

SOA在商业银行中间业务平台中的应用研究

针对当前中间业务平台存在的效率低下的问题,本文通过分析当前中间业务平台的缺陷和商业银行对新的中间业务平台的需求,结合SOA的特点,对基于SOA的商业银行中间业务平台的可行性进行了研究。     

大坝安全监测量的组合预测模型研究

鉴于传统数学模型和神经网络等预测模型在大坝安全监测领域应用中存在预测精度不高的问题，分析探讨了BP神经网络模型和统计预测模型的各自建立方法，在此基础上提出了一种新的组合预测模型，结合实测数据对此组合预测模型进行了检验。通过实例表明，该组合预测模型不仅很好地克服了BP神经网络模型和线性回归模型的缺陷，亦提高了预测精度，在大坝安全监测量预测中具有较强的实用性。     

从新媒体艺术视角论康巴藏戏的传承与发展

康巴藏戏有着悠久的历史,蕴含着康区兼容并包的文化。但在新的艺术时代,单一的传承、传播方式使得其岌岌可危。新媒体艺术建立在数字技术基础上,具有很强的储存优势和包容性,具有更广阔的艺术表现空间和更强大的艺术表现力。康巴藏戏与新媒体艺术结合,有利于康巴藏戏的传承、传播和创新,可通过Video艺术、互动式电子游戏、多媒体技术平台支撑的艺术创作等途径得以实现。     

电气工程及其自动化专业卓越工程师培养模式的研究与实践

根据电气工程及其自动化专业卓越工程师的培养思路,结合实际情况,提出了通过加强校企产学研合作、构建卓越工程师实践平台、整合重构新的教学和实践体系、改革教学方法、建设师资队伍等途径构建的卓越工程师培养新模式.     

露天矿表土剥离半连续开采工艺研究

提出了一种新型轮式软岩破碎机,它具有对大粘土块进行破碎及实现物料流均匀的作用,与单斗挖掘机和胶带输送机可以组成新式露天矿表土剥离半连续开采工艺系统。