降水量的自适应神经网络模糊推理预报

为了对降水量进行建模与预测 ,介绍了自适应神经网络模糊推理系统 ,设计了基于神经网络的自适应模糊控制器 ,该网络能从一组操作数据中提取模糊控制规则 ,提高降水量预报的准确度。仿真结果表明 ,该方法是非常有效的。     

基于改进小波神经网络的网络流量预测研究

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。针对传统小波神经网络训练算法的不足,提出了自适应量子粒子优化算法——AQPSO,用于训练小波神经网络,优化网络参数,建立基于AQPSO算法优化的小波网络预测模型。实验结果表明,该模型对网络流量的短期预测是有效可行的,并具有良好的收敛性和稳定性。     

基于AIGA-BP神经网络的粮食产量预测研究

为了提高预测粮食产量的准确度,针对BP神经网络进行粮食产量预测时易陷入局部最优的缺陷,主要借鉴免疫系统的浓度调节机制和遗传算法的全局寻优特性,用自适应免疫遗传算法（AIGA）来优化BP神经网络的权值和阈值,并给出了具体的优化过程。用优化的神经网络对粮食产量进行了仿真预测,通过仿真实验表明,与BP神经网络预测法和遗传神经网络预测法对比,优化的网络模型在粮食产量预测中取得了更精确的结果。     

基于人工神经网络组合预测油田产量

油田原油产量的准确预测可以对油田的生产管理进行合理的指导。该文探讨了应用神经网络组合方法预测油田产量，对开井数、含水率、动用储量以及往年产量同未来产量之间的复杂关系建立模型。采用了两层预测系统：第一层包含两个神经网络，一个多层前馈网络和一个函数链接网络；第二层是把第一层的两个网络输出进行组合。研究了五种不同的组合算法：平均法、最小平方回归法、模糊逻辑法、自适应前馈神经网络法和自适应函数链接神经网络法。根据油品类型分为稀油、热采稠油、常规稠油和总产量四组数据，对上述方法进行了测试，结果表明应用人工神经网络的组合预测方法优于其他的预测方法，而且适用范围广。     

并联混合神经网络模型及应用研究

单一神经网络难以对复杂模型做出准确的预测,提出了一种并联型混合神经网络模型用于对复杂的系统进行预测,该模型由径向基函数网络、BP网络和控制模块组成。控制模块用于线性映射层,将两种单一神经网络的输出结合并得到最终的输出结果。详细地给出了混合模型的预测方法：首先,利用改进算法分别训练径向基函数网络和BP网络;其次,采用自适应遗传算法优化线性映射层以获得更好的预测精度;最后,利用两个实例比较单一神经网络和提出的混合网络的预测性能。实验表明,混合神经网络在预测精度上比单一网络具有更优的性能,同时,该混合模型为复杂系统提供了一种通用的预测工具。     

修正激励函数的BP算法的研究

本文对基于梯度下降的标准BP算法进行了深入研究,提出了修正激励函数的BP算法,它能有效克服标准BP算法中Sigmoid函数的不足,加快网络学习速率。在模型预测控制的建模和预测中,将基于该算法的神经网络与基于标准BP算法的神经网络、基于带动量项的BP算法的神经网络、基于自适应调整学习率BP算法的神经网络、基于自适应调整学习步长和动量项4算法的神经网络进行仿真比较,它在预报准确率和学习速度方面都取得了令人满意的结果。     

基于遗传算法的模糊神经网络公交到站时间预测模型研究

公交到站时间的预测受到诸多因素的影响,各种因素对预测准确度不可度量,很难采用传统数学模型进行建模解决。采用基于遗传算法的模糊神经网络模型对公交到站时间进行预测,该模型将遗传算法和模糊推理系统融入多层前馈神经网络中,并通过模糊规则的隶属度进行初始化与更新网络各个参数初始值,同时利用多子群自适应遗传算法进行宏观搜索,提高整个网络的寻优能力。模型以成都市某线路公交运行时间预测为例对其进行了模拟仿真,仿真结果表明基于遗传算法的模糊神经网络公交到站时间预测模型具有较高的准确性与可靠性。     

一种自适应遗传BP神经网络模型研究及应用

如何更有效地提高神经网络的收敛速度和收敛质量。基于遗传算法的全局搜索和BP神经网络局部精确搜索的特性，提出一种自适应遗传BP神经网络模型，该模型的主要算法是先采用一种自适应遗传算法优化BP网络初始权重。而后再进行BP网络的训练过程。最后并研究如何利用该模型进行三级跳远成绩预测。实验结果表明该方法优于传统BP算法。有利于提高网络的收敛性以及学习能力，可在一定程度上提高三级跳远成绩预测的准确率，具有一定的实用价值。     

一种改进的在线自适应模块化神经网络

针对在线模块化神经网络难以实时有效划分样本空间,提出一种改进的在线自适应模块化神经网络.首先,基于距离与密度实时更新样本局部密度及RBF神经元中心,实现样本空间在线划分;然后,将子网络模块数根据划分样本空间的个数进行自适应增减,每个子网络模块对属于对应样本空间的样本进行学习;最后,集成模块对子网络模块的输出结果进行集成,输出最终结果.针对在线梯度下降法要求样本有足够的随机性问题,提出一种具有固定记忆的在线梯度下降法对网络进行在线学习.通过对典型非线性时变系统及污水处理过程中出水氨氮浓度进行预测,验证了该模块化神经网络能够实时有效地更新RBF神经元中心,并减少学习过程中子网络模块不必要的增减,且网络结构更加简洁,能够准确预测不同的时变系统.     

基于神经网络自适应集成的短期负荷预测

针对在电力系统短期负荷预测应用中,单个神经网络存在预测精度较低、预测结果不稳定、泛化能力差的特点,本文提出一种新的基于多神经网络自适应集成的预测模型.通过对某地区的实际负荷数据进行预测分析表明,该方法以很小的运算时间代价、较小的存储空间代价显著地提高了单个网络的预测精度和泛化能力,具有良好的应用价值.     

基于改进BP神经网络的羊肉价格预测

在羊肉价格预测问题的研究中,羊肉价格有着严重的非线性、高噪声和影响因素难以确定等特点,高效准确的预测羊肉价格是十分困难的。传统方法对羊肉价格的预测往往主观性较强或过分依赖羊肉价格间的线性关系,导致预测的精度较低,不够准确。针对羊肉价格预测难题及BP神经网络存在的缺陷,提出一种主成分分析与LM(Lvevenberg-Marquardt)算法结合使用的BP神经网络改进模型。首先定性分析影响羊肉价格的因子,然后采用主成分分析方法消除噪声并筛选主要影响因子作为神经网络输入,最后采用基于LM算法的BP神经网络进行训练学习与预测。仿真结果表明,模型的预测值与实际值十分接近,预测精度良好,提高了仿真预测的效率,为羊肉价格的预测提供了一种可行且有效的方法。     

Neural nets for adaptive filtering and adaptive pattern recognition

The adaptive linear combiner (ALC) is described, and practical applications of the ALC in signal processing and pattern recognition are presented. Six signal processing examples are given, which are system modeling, statistical prediction, noise canceling, echo canceling, universe modeling, and channel equalization. Adaptive pattern recognition using neural nets is then discussed. The concept involves the use of an invariance net followed by a trainable classifier. It makes use of a multilayer adaptation algorithm that descrambles output and reproduces original patterns     

基于混沌时间序列的变电站设备温度预测

变电站输变线路和设备的温度变化能够反映其老化、负载过高等引起的安全隐患.通过对变电站设备温度数据的非线性分析和预测,实现对设备的有效预警,将避免事故引起的巨大损失.对变电站已测温度数据建立时间序列,利用小数据量法验证变电站设备温度时间序列的混沌特性.研究基于RBF神经网络的混沌时间序列预测并与神经网络预测进行对比,单步预测与多步预测结果均优于神经网络预测.仿真结论证明了基于神经网络的混沌时间序列预测方法的有效性.     

基于模块化神经网络的T细胞表位预测

文章提出了一种应用于T细胞表位预测的模块化神经网络,这种神经网络先用一个过滤模块将不可结合的蛋白质序列过滤掉,然后将可结合的蛋白质输入到各个分类模块中进行训练学习,最后根据三个分类模块的结果进行最大值判定输出最后结果。实验结果证明,用这种模块化神经网络结构对T细胞表位进行预测比单个BP神经网络具有更高的准确率和数据的自我组织及学习能力。     

基于数据挖掘技术的信用卡审批模型研究

针对分类预测建模数据的非对称性,提出一种基于神经网络和决策树技术结合的非对称性数据集合预测分类建模方法,建立了信用卡审批模型.结果表明:增加预测类标识决策属性后,在用不同比例的建模数据集建立的所有模型中,比例为33.33%:66.67%的数据集建立的神经网络模型最好,模型的准确率达到88.49%.     

基于小波神经网络的结晶器漏钢预报技术研究

介绍了预报粘结性漏钢的基本方法,并对结晶器热电偶测得的大量温度数据进行预处理,再利用小波神经网络技术对经过预处理的检测数据进行训练,优化神经网络系统的结构和参数,识别出具有漏钢征兆的波形,提高了预报系统的精度和快速性;给出了用MATLAB实现的网络训练和测试的仿真结果,同时用VC开发了能识别结晶器内单偶、横向、纵向漏钢征兆温度波形的仿真系统。     

一类受限非线性系统显示模型预测控制器

提出了一种利用神经网络与显示预测控制相结合来处理一类带约束非线性系统的新方法。首先基于神经网络理论对非线性系统进行建模,通过对神经网络中转移函数的最大最小值的调整构造多面体描述的线性时变系统来包裹原非线性系统,然后采用多参数规划在线离线相结合的方法建立显式模型预测控制系统。最后对该方法进行仿真实验,仿真结果证明,采用这种方法可以很好的描述非线性系统,改善控制器的控制效果。     

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。     

基于多嵌入维数的风力发电功率组合预测模型

为了减小混沌系统的重构参数对预测结果的影响,提出了基于多嵌入维数的风力发电功率组合预测模型.分别使用线性加权算法和神经网络算法对单一的基于相空间重构的神经网络模型进行组合,既综合了各嵌入维数下的信息,又将各维数下的预测偏差进行融合,从而有效提高了预测精度.通过对黑龙江富锦风电场的功率时间序列进行验证,证实了该组合模型的有效性,神经网络非线性组合算法的预测误差小于7%.     

基于复合正交神经网络的灰色PID控制

结合传统反馈控制方法和灰色预测控制的预测控制器已在控制系统中获得了成功的应用。由于复合正交神经网络具有学习算法简单、收敛速度快,有逼近线性或非线性函数的优良特性。与灰色预测方法相比,神经网络预测精度高,且误差可控,如果把神经网络作为灰色预测器,建立一种灰色预测控制,那么就会在控制系统中获得良好的控制性能。为此,提出一种结合传统的PID控制和神经网络灰色预测补偿的灰色PID控制器,可对系统进行在线灰色估计和控制,由复合正交神经网络对不确定部分建立的灰色预测模型,可根据系统的参数变化来自动调节预测补偿值,使系统响应具有适应性。仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比,该控制器可获得更为优良的动态性能和鲁棒性。