基于遗传算法的小波神经网络在股票预测中的应用

小波神经网络采用传统BP算法,存在收敛速度慢和易陷入局部极小值两个突出弱点。本文建立了基于遗传算法的小波神经网络股票预测模型GA-WNN。该模型结合了遗传算法的全局优化搜索能力以及小波神经网络良好的时频局部特性。运用MATLAB对拟合和预测过程进行仿真。结果表明,该模型能有效地提高预测精度,避免了BP算法固有缺陷。     

遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化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。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。     

基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析

为了提高BP神经网络预测煤层注水效果的精度,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立了遗传算法-BP神经网络模型,并采用该模型对煤层注水湿润半径进行模拟预测。Matlab模拟结果表明,遗传算法-BP神经网络模型的预测结果比BP神经网络模型更准确,平均相对误差降低了40.29%,训练步数减少了1 665步,收敛速度快,稳定性好。     

基于遗传算法优化小波神经网络的短期天然气负荷预测

天然气负荷预测对于燃气经营企业尤其重要,对保证天然气管网的用气量、优化管网的调度具有重要意义.传统的天然气预测模型预测精度低、模型泛化程度低.为了克服模型缺陷,提出了一种基于遗传算法优化小波神经网络的天然气负荷预测模型.通过遗传算法对小波神经网络的阈值以及网络连接权值等参数进行优化,从而建立预测效果最好的模型,通过企业提供的历史门站数据对预测模型进行验证.仿真结果表明,使用遗传算法优化网络参数的小波神经网络提高了模型的预测精度,具有一定的工程应用价值.     

基于小波神经网络的IP网络流量预测

采用小波神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模与预测。针对BP神经网络预测准确率不太理想的情况,将小波理论引入BP神经网络,引用小波理论中多分辨分析技术对基于BP神经网络的模型进行改进,建立了基于小波神经网络的IP网络流量预测模型。该模型利用小波多分辨分析分解信号,再用已分解的信号序列来训练BP神经网络。实验结果表明,小波神经网络比BP神经网络对网络流量的预测结果精度更高、性能更好,利用小波神经网络预测网络流量是一种可行、有效的方法。     

基于灰色Verhulst-小波神经网络的装备故障预测研究

针对现代武器装备故障预测样本少、故障预测精度低、维修保障困难等问题,提出一种基于灰色Verhulst-小波神经网络组合模型的装备故障预测方法。该方法综合了灰色Verhulst模型所需样本少的优点和小波神经网络良好的时频局域化性质和学习能力,克服了小样本故障数据在BP神经网络训练中的缺陷。实验结果表明,与相关研究方法比较,所提出方法具有较高的预测精度,对于武器装备故障预测与维修保障具有一定的理论价值和现实意义。     

集成预测模型及基电价预测中的应用

研究电价准确预测问题,电价变化是多种因素综合结果,单一模型无法全面考虑各种因素影响,预测精度低。为了提高电价预测精度,提出一种集成模型的电价预测模型。首先采用单一模型支持向量机、BP神经网络和RBF神经网络对电价进行预测,然后采用支持向量机对3种预测结果进行集成,得到最终电价预测结果。通过加州电价数据对集成模型数据进行仿真测试,集成模型有效提高了电价预测精度,结果表明,集成模型为电价准确预测提供了一种新的研究途径。     

改进GA-BP神经网络的无线信道预测方法

无线信道建模与仿真中,实现一种高效率、高准确性的无线信道预测方法是具有非常重要意义的。针对该需求,提出一种基于多种群遗传算法（Multi-population genetic algorithm, MPGA）-反向传播（Back propagation, BP）神经网络的无线信道预测方法。该方法通过改进遗传算法,优化BP神经网络中神经元的权值和阈值,以此改善BP神经网络预测精度差的问题,从而极大提高了BP神经网络的预测性能。将射线跟踪算法的理论值和BP神经网络结合,实现更高效的无线信道预测方法。通过对比遗传算法（Genetic algorithm, GA）-BP神经网络模型和MPGA-BP神经网络模型的预测误差,发现MPGA-BP神经网络模型的预测结果优于GA-BP神经网络模型,证明了所提出无线信道预测方法具有良好的精确度,可以更高效地进行无线信道预测。     

遗传BP神经网络在网络流量预测中的应用

由于BP神经网络本质上采用的是梯度下降算法,具有收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺陷.针对这种情况,用具有良好全局搜索能力的遗传算法来改进BP神经网络模型,对神经网络的初始权值和阈值进行优化.仿真结果表明,遗传BP神经网络具有良好的预测效果,预测精度比传统的BP神经网络要高,误差更小,说明了遗传BP神经网络对网络流量预测是高效可行的.     

改进混沌遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测

BP神经网络算法被广泛地应用于短时交通流预测模型中,但是该算法存在的缺陷降低了预测的准确性.为克服上述缺陷,引入混沌遗传算法(CGA)来进行改进,用混沌遗传算法得到的最优解作为BP神经网络算法的初始值改进算法的缺陷.通过实验结果分析,改进后的算法模型对短时交通流的预测具有了更高的准确性.     

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。     

基于小波模糊神经网络的实时交通流预测

实时交通流预测是智能运输系统研究的重要内容之一.本文将小波分析的相关知识与模糊神经网络相结合,给出了基于小波模糊神经网络的交通流预测模型,采用小波函数作为模糊隶属度函数,用神经网络来实现模糊推理,完成对下一个周期性交通流的估计.同时,用遗传算法来优化整个网络,实测数据验证这种方法预测精度高,收敛过程平稳,适应性强.     

基于PCA和IFOA-BP神经网络的股价预测模型

针对基于BP神经网络的股票价格预测模型在价格预测时存在较大误差的问题,在BP神经网络方法的基础上引入了主成分分析方法(PCA)和改进的果蝇算法(IFOA),提出一种基于PCA-IFOA-BP神经网络的股票价格预测模型。通过PCA对股票历史数据进行降维,减少冗余信息;采用改进的果蝇算法优化BP神经网络的初始权值和阈值;建立基于PCA和IFOA-BP神经网络的股票价格预测模型。对上证指数股票价格数据进行仿真验证,仿真结果表明:在股票价格预测中,该模型比BP神经网络、PCA-BP和PCA-FOA-BP的预测精度更高,是一种有效可行的预测方法。     

蚁群神经网络在短期负荷预测的应用

为了进一步提高BP神经网络的性能,实现准确、快速预测电力系统负荷的目的,将蚁群算法(ACA)作为BP神经网络的学习算法,建立了一种新的蚁群神经网络(AcAN)预测模型.对某电力系统短期负荷预测的计算实例表明,基于蚁群神经网络的负荷预测方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的效果.     

一种基于小波变换和ARIMA的短期电价混合预测模型

为在实时电价情况下预测未来24小时电价, 提出一种基于小波变换和差分自回归移动平均(ARIMA)的短期电价混合预测模型。该模型分别根据是否受到需求量影响使用ARIMA模型对多尺度小波变换分解后的时间序列进行预测。同时提出一种电价突变点发现和处理算法。使用澳大利亚新南威尔士州2012年真实数据验证表明, 相对ARIMA预测, 改进后的混合模型在不考虑需求量影响时预测精度更高; 电价突变点发现和处理算法能够准确处理电价异常点, 提高预测精度。     

基于小波分析与BP神经网络的人体血压预测

及时、准确预测人体血压变化从而预防人体血压不稳定导致的病情加重的情况发生显得越来越重要.对此本文提出一种基于小波分析与BP神经网络组合的人体血压预测模型,该模型利用小波分解重构法对非平稳的人体血压序列进行分解重构计算,分离出原始序列中的高频细节分量和低频趋势分量,再利用BP神经网络预测算法对各层分量建立预测模型,最后将两种模型的预测值进行叠加,得到原始血压序列的预测值.研究表明,该组合预测模型的预测精度明显高于传统BP神经网络预测模型的预测精度,为人体血压预测提供了一种有效可靠的组合预测方法.     

基于遗传算法和BP神经网络的城区中长期电力负荷预测与分析

由于产业结构的调整、居民消费能力消费结构的变化和市场化等因素的影响,城区中长期电力负荷预测具有相当的难度。建立一个基于遗传算法和BP算法相结合的神经网络预测模型,以南昌市为例做实证,并与传统BP神经网络和模拟退火预测结果做对比,验证了该模型的准确性。最后对城区未来十几年的基本用电负荷进行了预测和分析。     

基于三次样条权函数神经网络的股价预测

随着经济的发展,股票投资已成为很多人的一种投资理财方式,而股票价格的预测也成为投资者关心和研究的焦点。建立一个运算速度和精确度都比较高的股价预测模型,对于金融投资者具有理论指导意义和实际应用价值。文中针对传统BP算法存在的学习速度慢、容易陷入局部极小值、隐层数不易确定等问题,使用三次样条权函数神经网络建立股价预测模型,克服了传统神经网络的缺点。仿真结果表明,该模型具有较高的预测精度,能够对股市进行有效的预测。     

小波神经网络在黄金价格预测中的应用

通过对影响黄金价格变动的主要因素的研究,提出一种基于小波神经网络的黄金价格预测模型。给出了具体的网络学习算法,并结合算法对黄金价格进行预测。为验证模型有效性,进行了对比测试。分析结果表明,小波神经网络模型比传统的BP神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高的特点。     

基于智能方法的真空退火炉建模与控制

真空退火炉中工件温度的精确控制是一个具有非线性和不确定性的复杂控制问题．为了实现工件温度的精确控制，以现场实际采集的数据为基础，采用小波神经网络建立对象的模型,利用自适应免疫遗传算法对小波神经网络的权值、小波基的个数和伸缩、平移因子等进行优化，提出了一种精确控制真空退火炉工件温度的优化数学模型，仿真与实验研究表明，用此方法建立的模型,其控制效果优于BP神经网络所建立模型的控制；同时，加快了网络训练速度，提高了系统的稳态精度，使系统具有较强的实时性和鲁棒性．