基于灰色新陈代谢神经网络的管网末梢水质预测模型研究

针对管网末梢水质环境存在信息不确定、非线性的情况,本文结合灰色预测＂贫信息＂及BP神经网络非线性拟合强的优点,提出了灰色新陈代谢神经网络预测模型。该模型采用灰色新陈代谢GM（1,1）模型对BP网络的输入样本进行预处理,解决了BP网络需要大量学习样本的局限。仿真结果表明,与灰色新陈代谢、BP神经网络相比,灰色新陈代谢神经网络预测精度更高。     

基于灰色神经网络的Web社区主题舆情传播模型

Web舆情传播的动态性,不确定性等特征给精确预测舆情传播带来困难．在分析了灰色理论系统的基础上,提出了灰色理论微分方程型模型（GM）和扩展BP神经网络的组合模型,该组合模型综合考虑了网络的结构和传播特性,首先建立灰色理论微分方程型模型,然后映射到扩展的BP神经网络中,通过训练数据来训练该神经网络,使网络具有传播预测能力．仿真实验表明,该组合模型在Web社区主题舆情传播预测精确性方面高于单一的GM模型．     

灰色Verhulst-BP网络组合模型在预测中的应用研究

在灰色Verhulst模型和BP神经网络理论的基础上,对两者的结合方式进行了研究,提出了部分数据Verhulst模型组的概念,得到了一种结合灰色Verhulst与BP神经网络的组合预测模型。利用BP神经网络建立部分数据Verhulst模型组与原始数据之间的非线性映射关系,克服了小样本时间序列数据在神经网络训练时的缺陷。实验结果和仿真验证表明,该组合预测模型具有较高的预测精度和良好的稳定性。     

基于灰色GARCH模型和BP神经网络的股票价格预测

针对传统算法进行股票价格预测存在预测精度低和滞后性大的缺点,提出一种基于灰色GARCH模型和BP神经网络的股票价格预测模型。通过BP神经网络校正灰色GARCH模型预测残差实现股票价格的高精度预测。研究结果表明,与灰色GARCH、BP、GARCH和灰色模型相比较,本文提出的灰色GARCH-BP组合模型可以有效提高股票价格预测精度,为股票价格预测提供新的方法和途径。     

基于灰色BP网络的城市建设用地预测模型

城市建设用地的准确预测是城市合理规划,持续发展的重要保证,建立一种灰色BP网络预测模型,把灰色预测与BP神经网络组合起来,通过历史数据预测城市建设用地量,该模型既考虑了城市建设用地的时序特性,又考虑了它的非线性特性。通过具体的实例研究,对比了单独灰色预测模型与组合预测模型的预测结果,结果显示组合预测的结果与实际有较高的拟合度。     

神经网络在污水处理过程中的应用

针对活性污泥法在污水处理过程中,水量会发生巨大的变化,以及运行所带来的强耦合、非线性、大滞后性等影响了污水处理的控制过程;利用神经网络技术特点对污水处理厂进行模拟实验,建立BP神经网络模型的仿真,用试凑法确定隐含层节点的个数,为了避免建立的网络过大,在训练网络过程中,避免出现网络"过训练",建立合适的网络模型;通过对污水处理过程中输入数据的水质的变量参数,来预测未来某一时间输出某一水质变量参数;结果表明,BP神经网络可以应用于活性污泥法水处理过程中对水质参数进行模拟仿真和预测的效果。     

基于模拟退火优化BP神经网络的PH值预测

为自动准确测定水质p H值,采用大量的具有代表性的p H值检测数据为样本,提出了一种基于模拟退火优化BP神经网络的p H值预测方法。利用模拟退火算法优化BP网络的权值,调整优化样本的选取和隐层神经元数,训练BP神经网络预测模型得到最优解。由测试样本对网络进行了预测试验,并与非线性回归的预测结果进行了对比。结果表明,该方法对水质p H值预测具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于灰色BP神经网络模型的煤矿地下水位预测研究

针对煤矿地下水位监测精度不高的问题,提出灰色BP神经网络预测煤矿地下水位的模型.分别利用灰色预测理论、BP神经网络模型和灰色BP神经网络对某煤矿一观测井地下水位进行预测,仿真数据表明采用灰色BP神经网络模型预测煤矿地下水位更为准确.     

基于GM-BP模型的塔机合理分配应用研究

塔式起重机是建筑工地应用最频繁的起重设施之一,但在实际使用中,由于塔机运输的物料分属于不同的分包商,经常导致工地现场分包商间为争夺塔机资源而出现争论以及带来的分配不均等诸多问题.为解决该问题,将BP神经网络引入到灰色预测模型(GM)中,建立塔机耗费数据的GM(1,1)和BP神经网络组合模型,通过对塔机的使用数据分析预测,实现塔机资源分配合理化.验证结果表明,该组合模型与单一GM模型或BP神经网络模型相比,具有较高的预测精度,对塔机的合理分配有较好的效果.     

基于灰色BP神经网络的服装面料规格参数预测

提出一种针对服装面料在生产加工过程中预测成品服装面料规格参数的预测模型。该模型通过将灰色关联分析与BP神经网络相结合的方式实现,利用灰色关联分析找出面料生产加工过程中的各测量参数与成品面料规格参数的潜在关系,为BP神经网络提供筛选因子的功能,最后通过训练BP神经网络来实现预测。根据企业提供的现实生产数据,经过实验验证了该模型的有效性。     

灰色神经网络模型及其应用

灰色建模要求的样本点少,不必有较好的分布规律,而且计算量少,操作简便。而BP网络学习样本时,会反馈校正输出的误差,具有并行计算、分布式信息存储、强容错力、自适应学习功能等优点。本文将灰色预测建模和神经网络技术融合起来,建立灰色神经网络模型(GNNM)。提出计算残差序列和新的预测值的公式。用于发酵动力学预测,结果表明,灰色神经网络模型在预测精度方面优于常规灰色模型。该模型的算法概念明确,计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围。     

污水处理过程COD指标集成软测量模型

针对污水处理过程中水质参数COD指标难以在线检测的问题,提出一种基于分布式改进BP神经网络和灰色预测的COD指标集成软测量模型。为反映污水处理过程的不同工况,采用满意聚类算法对数据样本进行聚类处理,将数据样本划分为若干个子样本集,利用改进BP神经网络方法分别为每个子样本集建立预测模型,计算当前输入数据与各个聚类中心的欧式距离,将欧式距离较小的部分预测模型的输出进行综合,得到分布式神经网络的COD指标预估值;为反映COD指标的时间相关性,基于COD指标历史数据采用改进灰色预测建模方法计算得到当前时刻COD指标的预估值;采用动态加权方法将获得两个COD指标预估值进行加权集成。仿真实验表明,集成软测量模型具有较好的预测性能,可以满足污水处理过程COD指标实时检测的精度要求。     

基于MEC-BP神经网络在水产养殖水质预测中的应用

溶解氧作为水产养殖中最为重要且最容易控制的水质参数,其关系到养殖的成败,如果能精确掌握溶解氧的变化规律,可大大降低养殖风险,增加养殖成功率。本文综合考虑相关水质参数,建立BP神经网络水质预测模型,并在此基础上,构建基于思维进化算法(Mind Evolutionary Computation,MEC)的BP神经网络水质预测模型,通过对广西茅尾海海域的水质历史数据进行仿真实验,结果表明,思维进化BP神经网络预测值的精确度和准确度要高于BP神经网络。因此,将该算法应用于水产养殖水质预测是可行的。     

基于COBP模型的城市短期需水量预测研究

针对城市需水量预测中时间序列的非线性特性及传统BP网络预测收敛速度慢易陷入局部极小值等问题,将Chaos理论和BP神经网络理论相结合,提出了一种基于Chaos-BP理论的城市短期需水量COBP(ChaosBackPropagtion)预测模型。利用重构相空间的嵌入维数确定COBP网络的结构,通过混沌优化搜索,找到BP神经网络权值的全局最优值,并对其输出的“尖点”预测值进行混沌参数控制,实现城市短期需水量的预测。仿真分析表明,与传统预测模型相比,COBP预测模型所需训练数据样本少,收敛速度快、易达到全局最小值,预测结果整体误差的指标良好,呈现良好的综合预测性能。     

BP神经网络在水质参数预测中的应用

本文利用BP神经网络良好的非线性映射特性,建立了水质预测模型,分别建立三种不同训练算法的氨氮预测神经网络,利用MATLAB神经网络工具箱编程实现。选用大量数据,反复加以训练,通过比较,挑选拟合程度好、精度误差小、泛化性能优秀的预测神经网络,并根据测试样本加以检验分析,最终选定L-MBP网络作为氨氮含量神经网络预测方案。     

基于灰色神经网络和自适应网络过滤的流量预测模型

网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要作用的重要参数。在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能。在灰色神经网络研究的基础上,提出一种新的网络预测方法,通过自适应过滤法对灰色神经组合模型时产生的残差进行修正,从而达到比较精确的效果。实验结果表明,该方法有效可行。     

集约化水产养殖溶氧预测模型及其实现

通过对养殖池中影响溶氧变化因子的分析,选择溶氧、水深（cm）…水温度等9项因子作为输入参数,建立了溶氧预测模型.在该模型中,采用LMBP算法对BP神经网络进行优化,解决了BP神经网络的训练存在陷入局部最小点或训练速度慢等问题,提高了网络训练速度、保证了预测精度,具有较好的实用价值并可应用于其它水质因子的预测.     

基于灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测

针对钢铁生产过程中烧结矿碱度检测的难题,利用灰色预测的GM(I,1)模型与BP神经网络进行组合,建立了灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测模型,选取10W与矿碱度有关的输入变量,对这些变量分别进行灰色GM(1,1)预估,再进行BP神经网络预测,获得烧结矿碱度预测结果,仿真结果的相对误差小于0.005%.