BP神经网络在带钢宽展预测中的应用

传统数学模型对非线性系统进行预测往往造成较大误差，而BP神经网络能取得较好的效果．本文将BP神经网络的思想用于热连轧精轧自然宽展预测。研究并建立了基于BP神经网络的精轧自然宽展预测控制数学模型。经用现场实测数据仿真验证表明该模型大大优于传统的数学预测模型的预测精度．     

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．     

基于小波神经网络的风速预测及置信区间估计

小波神经网络是在小波变换理论和人工神经网络的基础上建立的一种新型网络模型,综合了两者的优点,克服了BP神经网络易陷入局部极小点和训练速度慢的缺点．本文建立了小波神经网络模型,采用最陡梯度下降法训练网络,将该网络用于对风电场小时风速的预测,并对预测置信区间进行计算．预测结果表明小波神经网络在训练速度和预测精度方面均优于BP神经网络．     

煤层含气量预测的BP神经网络模型与应用

为了对煤层含气量进行定量预测,采用BP神经网络预测方法,建立了煤层含气量预测的BP神经网络模型．以沁水盆地南部主采煤层为对象,分析得出了影响沁水盆地南部煤层含气量分布的主要控制因素有煤层有效埋藏深度、煤变质程度和煤岩、煤质特征等,选择了煤层有效埋藏深度、水分与灰分以及镜质组最大反射率3参数作为BP神经网络模型的基本特征量,建立了煤层含气量与这些因素之间的相关关系和BP神经网络预测模型,对煤层含气量进行预测分析．结果表明：BP神经网络模型具有极强的非线性逼近能力,能真实反映煤层含气量与主控因素之间的非线性关系,预测结果与实测值之间误差小,相对误差小于10%,预测效果明显地优于基于朗格缪尔方程的煤层含气量预测模型．     

基于人工神经网络的SS400钢板力学性能预测

寻求微观组织与性能的定量关系一直是研究开发离线与在线预测系统的关键问题，针对热轧带钢SS400性能预测系统，提出了基于Matlab神经网络工具箱的神经网络解决方案．该模型采用前向神经网络，在利用BP算法的基础上，为了克服常规BP学习算法的缺陷，Matlab神经网络工具箱对常规BP算法进行了改进，采用更有效的数值优化方法，如Levenberg—Marquardt优化方法，建立了化学成分和生产的主要工艺参数与产品力学性能之间的关系．结果表明影响板带屈服强度、抗拉强度和延伸率三者的显著因素为钢板厚度和含碳量．     

基于GA-BP神经网络的短期负荷预测

以供热系统为研究对象,针对集中供热热负荷中由于温度因素、随机因素、以及建筑本身因素等问题导致预测精度不高。因此提出了采用BP神经网络算法来进行预测,它对具有非线性的模型有很好的控制效果,并且可以进行自我学习。但由于BP神经网络的波动较大,比较容易出现局部优化现象,因此在使用BP神经网络的基础上进行改进,将BP神经网络与遗传优化算法相结合,弥补BP神经网络的不足。最后通过仿真实验结果表明热负荷预测的误差大大减少,预测精度提高,继而实现合理供热。     

基于两种BP神经网络的精纺毛纱性能预测模型的比较

在较大输入层样本数、较多输入层节点数的条件下,尝试使用单隐层BP神经网络模型与双隐层BP神经网络模型分别对精纺毛纱的条干不匀率与断裂强力进行预测,分析比较单、双隐层模型的预测性能.结果表明:隐含层节点数为9的双隐层BP神经网络模型预测性能最佳,相关系数值为0.920 5;对精纺纱的断裂强力进行预测时,隐含层节点数为8的双隐层BP神经网络模型预测性能最好,相关系数值为0.917 1.因此,在输入层样本数较大、输入层节点数较多的条件下,双隐层BP神经网络模型更适合对精纺毛纱的性能进行预测.     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测．通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论，基于BP网络对股票数据进行实际预测．预测精度明显高于传统方法，说明此种方法是可行的．BP网络可用于股票数据预测，其预测精度较高，但实际预测时，如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验．     

基于BAGGING算法和BP神经网络的电力系统负荷预测

电力系统负荷预测关系到电力系统的控制和运行计划,精确的负荷预测有助于提高系统的安全性和稳定性,从而可以提高电力系统的经济效益。电力系统负荷预测问题具有的数据量大、影响因素多等特点,使用单个BP神经网络进行负荷预测时,预测结果随机性大、精度低。本文把BAGGING算法思想与BP神经网络相结合起来,通过生成一组BP神经网络模型,挑选最好的网络模型最为最终的预测模型,进行负荷预测,以提高负荷预测能力。     

基于萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计

在萤火虫优化算法和BP神经网络的基础上,建立了萤火虫算法优化BP神经网络的目标威胁估计模型,并提出了基于该模型的算法。该模型和算法采用萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络能对测试集进行更好的预测。实验结果表明,萤火虫算法优化BP神经网络的预测误差明显小于BP和PSO_SVM。该模型和算法具有很好的预测能力,可以快速、准确地完成目标威胁估计。     

一种基于灰色系统和支持向量机的预测优化模型

针对传统的灰色系统中预测模型涉及相关因素多,预测效率与精度不足等问题,结合粗糙集理论和支持向量回归机方法,提出了一种改进的预测优化算法。该模型算法首先利用属性约简技术解决影响因子不相容性问题并有效缩减了影响预测值的因子空间,降低计算的复杂性;然后采用灰色模型进行数据预测,并将预测结果作为支持向量机的输入,进而求解优化模型的预测值,最后采用1990～2010年我国人口数据对我国人口进行预测。实验结果表明该预测优化模型在预测效率和精度方面具有较好的表现。     

相空间重构神经网络模型在我国人口增长预测中的应用

人口系统是一个非常复杂的非线性系统,人口增长是十分重要的人口变化因子,对人口增长的准确预测能为社会经济可持续发展计划的制定提供重要依据.借鉴相空间重构和神经网络,建立了预测我国人口增长的相空间重构神经网络模型.模型运用相空间重构,可挖掘人口增长时间序列更为丰富的信息,利用神经网络建模可较好地解决非线性问题,使预测更符合实际.以我国1950—2002年人口增长数据为例,验证了该模型具有较高的拟和和预报精度,为我国人口增长预测问题提供一种新的解决办法.     

水资源综合评价中典型区人口预测研究

在人口预测中,避开复杂系统的内部因素及他们之间的相互联系,从人口量序列综合灰变量本身寻找有用的信息,利用其动态记忆性,建立了灰色模型.对GM(1,1)模型进一步分析后,建立了新的GM(1,1)修正模型,将其用于典型区人口预测,取得了较满意的结果.     

面向手机信令数据的交通枢纽人流量短时预测算法

为实现对重点区域人群聚集动态的有效掌握,保障区域人群的及时疏运,预防群体性安全事故的发生,以广州市火车站枢纽区域为例,通过对海量手机信令数据进行信息处理,结合地理信息系统将手机信令数据映射至研究区域,实现区域人流量的实时统计,同时分析了大都市火车站枢纽区域春运人流量变化情况,得出春运期间区域人流量存在周期性变化的规律,以此为基础,构建了以平均绝对百分比误差最小的k值自适应计算模型,设计了基于手机信令数据的城市交通枢纽人流量k近邻预测算法,并以节假日与非节假日两种不同交通模式环境进行算法测试.结果表明:所建立的预测算法在两种模式下其平均绝对百分比误差PMAPE分别在6%与5%以内,均能够较为准确地对区域人流量进行预测.     

水库移民中人口预测模型运用的探讨

水库移民安置规划中移民人口的预测是移民安置规划工作的基础. 结合小浪底移民工作的实践,对动迁年的移民人口预测,运用不同的数学模型,进行分析预测,为移民的规划、安置提供一个较佳的计算方案     

基于LabVIEW的监测及预测系统的设计

基于虚拟仪器设计了马铃薯田间气象信息的实时监测及晚疫病的流行性、灾变预测系统,该系统对气象信息包括温度、湿度、降雨量等进行采集、显示、处理分析及存储,通过灰色预测模型实现预测.介绍了系统软、硬件的功能与设计,并且对基于多变量的灰色预测模型GM（1,n）的流行性预测和基于GM（1,1）的灾变预测进行了重点研究.实验研究表明,所设计的系统预测准确率较高,具有实用价值和现实意义,可进一步推广.     

基于光滑支持向量机的机械振动时间序列分析

时间序列分析方法是动态系统建模的重要手段,传统的序列预测方法如统计和神经网络并不适用于复杂的非线性系统,为此引入了一种新的基于支持向量回归(SVR)的时间序列分析方法。为了降低计算的复杂度,采用了光滑化方法对SVR的基本算法进行改进,并应用于汽轮机振动数据序列,尝试建立汽轮机组振动状态模型。仿真结果表明:光滑支持向量回归(SSVR)算法具有良好的预测性能。与传统的时间序列预测方法(如神经网络)相比,SSVR算法具有更高的收敛速度和更好的拟合精度,有效地扩展了SVR的应用范围。     

基于支持向量机预报模型的烧结终点模糊控制

针对烧结过程存在时间滞后和参数不确定问题，在分析烧结过程热状态的基础上，提出应用支持向量机优良的时序预测性能，建立了基于风箱废气温度预报烧结终点的预报模型.结合烧结终点预报模型，将模糊控制策略应用于烧结终点控制系统开发.介绍了控制系统的组成与烧结终点模糊控制器的设计方法.仿真结果和现场应用均证实了烧结终点控制系统的有效性，在存在较大干扰的情况下，能保持较好的控制品质.控制系统可准确、快速地预报烧结终点，具有稳定烧结终点和优化过程操作的作用.     

大型设备基于组态的诊断与预测系统研究

为保障大型设备的安全可靠运行,实现科学维护,研究了基于组态的诊断与预测系统.阐述了大型设备基于组态的诊断与预测系统的组成、诊断与预测的功能实现,基于组态开发的人机接口等.组态化设计具有运行可靠、易于操作、便于升级、界面友好等特点,为诊断预测系统的研发提供了一种新方法.     

基于马尔萨斯模型对甘肃省人口的预测

从什肃省的实际情况和人口增长的特点出发，建立甘肃省人口增长的数学模型，本文利用竹肃省1978-2010年的人口数量，利用马尔萨斯模型对甘肃省人口进行了预测，建立了人口预测公式。对甘肃省人口做山预测和分析，来预测甘肃省未来10年的人口数量。