遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测

为了提高网络流量预测精度,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测模型(GA-BPNN)。首先采集网络流量数据,并进行相应预处理,然后将网络流量训练样本输入到BP神经网络进行学习,并采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后采用建立的网络流量预测模型对网络流量测试集进行预测,并通过仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,GA-BPNN提高了网络流量的预测精度,获得比较理想的网络流量预测结果。     

基于遗传算法优化和BP神经网络的短期天然气负荷预测

天然气负荷预测的研究,对于保证天然气管网用气量、优化管网的调度和设备维修具有极其重要的意义.短期天然气负荷预测问题具有周期性和随机性的变化规律.传统方法无法进行准确的预测,预测精度较低.为了提高天然气负荷的预测精度,提出一种基于遗传算法优化和BP神经网络的天然气负荷预测方法.采用遗传算法对BP神经网络连接权值和阈值等模型参数进行优化,从而建立最优的天然气负荷预测模型,并采用某企业的天然气负荷数据对所建立预测模型的可行性和有效性进行验证.仿真结果表明,相对于传统BP预测算法,基于遗传算法优化参数的BP神经网络提高了天然气负荷预测精度,具有一定的实际工程应用价值.     

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。     

基于遗传算法和BP神经网络的房价预测分析

针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等问题,提出用遗传算法优化BP神经网络并用于房价预测。采用BP神经网络建立房价预测模型。利用遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。选取1998年2011年贵阳市的房价及其主要影响因素作为实验数据,分别对传统的BP神经网络和经过遗传算法优化后的BP神经网络进行训练和仿真实验,结果表明,与传统的BP神经网络预测模型相比,经过遗传算法优化后的BP神经网络预测模型能加快网络的收敛速度,提高房价的预测精度。     

遗传算法优化BP 神经网络的短时交通流混沌预测

为了提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法.利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法应用到几个典型混沌时间序列和实测短时交通流时间序列进行有效性验证.仿真结果表明,该方法对典型混沌时间序列和短时交通流具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.     

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.     

基于神经网络集成的软件可靠性预测研究

为解决软件可靠性预测精度差和泛化能力不强问题,提出一种遗传算法集成神经网络的软件可靠性预测模型.通过遗传算法对神经网络集成权重进行了优化,并用主成分分析方法对软件属性度量数据进行了预处理,降低数据维数,简化神经网络的结构,加快神经网络的运算速度.仿真实验结果表明,基于遗传算法集成神经网络的软件可靠性预测模型同BP网络、LVQ网络和PNN网络相比具有更好的预测精度和泛化能力.     

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。     

基于改进遗传算法优化BP神经网络的糖尿病并发症预测模型#br#

BP神经网络是在深度学习的研究中使用较为频繁的神经网络。本文提出一种改进遗传算法优化BP神经网络的算法（IGABP）,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始结构。由于遗传算法易陷入局部最优解,影响自身的寻优能力,故对遗传算法进行改进,最后构建糖尿病并发症预测模型进而预测糖尿病并发症的发生。本文改进遗传算法的选择算子并改进自适应遗传算法的交叉及变异概率公式。通过构建预测模型,将改进后的IGABP与BP、GABP、AGABP进行比较。仿真实验结果表明,使用IGABP进行预测的准确率要明显优于BP、GABP与AGABP,并且加快了网络的收敛速度。     

基于遗传BP神经网络的工业经济运行指标预测

提出了一种基于遗传算法优化的BP神经网络工业经济运行指标的预测方法,用遗传算法来优化BP神经网络各连接层的权值和阈值,用训练好的BP神经网络模型来预测工业经济运行指标以求得最优解。以工业经济运行指标工业总产值为例,将该遗传BP神经网络模型应用到工业总产值和工业用电量的预测中,并与BP神经网络预测模型进行了对比。由结果可知,该模型对工业经济运行指标趋势的判断和预测更加准确,可为宏观决策提供可靠的依据,促进工业经济能够健康可持续发展。     

基于交变粒子群BP网络的电力系统短期负荷预测

短期负荷预测是电力系统正常运行的关键环节,合理的发电计划依靠准确的负荷预测,因此提出交变粒子群算法来优化BP网络模型以预测电力短期负荷。针对 依靠先前的经验 来确定BP神经网络的权值缺少理论依据的问题,采用交变粒子算法优化BP神经网络权值,以减少通过神经网络预测模型求解电力短期负荷预测带来的误差。实验证明,经过优化的BP神经网络预测模型比传统的BP神经网络预测模型的误差更小,更加接近实际电力负荷。     

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。     

MODELING OF THIN FILM PROCESS DATA USING A GENETIC ALGORITHM-OPTIMIZED INITIAL WEIGHT OF BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK

Artificial neural network, particularly the backpropagation neural network (BPNN), has been used to construct a prediction model of plasma processes. In building a BPNN model, many training factors are typically involved and the most difficult factor is the initial weight distribution (IWD). In this study, a technique to optimize the IWD effect on BPNN prediction performance is presented. This was accomplished by using genetic algorithm (GA). The experimental data were collected from the etching of silica thin films in a CHF₃-CF₄ inductively coupled plasma. The etch process was statistically characterized and the etch responses to model include silica etch rate, Al etch rate, Al selectivity, and silica profile angle denoted as anisotropy. The effect of GA parameters (mutation and crossover probabilities) was also evaluated by conducting a 4² full factorial experiment. The performances of GA-BPNN models were compared to those for conventional models. The comparison revealed an improved prediction of GA-BPNN models for all etch responses. The improvement was even more than 15% for all but the Al etch rate data. The proven improvements support the finding that the presented technique is effective in optimizing an IWD effect on BPNN modeling.     

QPSO算法优化BP网络的网络流量预测

网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。     

基于进化神经网络的短期电网负荷预测算法

本文提出了一种基于进化神经网络的短期电网负荷预测算法。该算法使用了改进的人工蜂群算法与BP神经网络融合生成的进化神经网络,并且使用改进的人工蜂群算法对进化神经网络的偏置和权重进行优化。该算法将火电历史负荷数据作为输入,使用进化神经网络训练预测模型,预测未来一段时间内的电网负荷。首先获取历史负荷数据,然后将收集到的数据应用于进化神经网络模型训练。人工蜂群算法作为一种全局搜索算法,可以有效地探索模型参数空间,寻找最佳的模型参数组合以提升预测精度。为了验证所提出的负荷预测方法的有效性,本文使用了火电网负荷数据进行测试。实验结果表明,在短期电网负荷预测方面,本文提出的进化神经网络比传统方法预测结果更加准确可靠。     

改进神经网络煤矿安全评价模型仿真研究

研究煤矿安全评价准确性问题。煤矿生产安全问题一直是国内外研究的热点,针对传统的安全评价算法难以评价出煤矿安全生产中出现的情况,评价预测准确率低等问题,提出了基于BP神经网络算法煤矿安全评价模型。采用BP神经网络的特点是可以逼近任意的非线性函数,但是BP神经网络并非完美的神经网络,采用遗传算法优化BP神经网络可以克服其缺点,将改进的算法应用于煤矿系统安全评价之中,仿真结果表明,基于改进的BP神经网络煤矿安全评价模型方法有效性和实用性,能够正确评价安全生产状态。     

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。     

基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型

针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题。同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力。实验结果表明：与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。