基于BP神经网络算法的光伏发电预测系统设计

文章在北京电子科技职业学院光伏发电系统的基础上,设计了数据采集分析到发电功率预测的一整套系统。该系统通过采集光伏发电系统数据,经过数据处理后,以BP神经网络算法为基础设计预测模型,最终实现光伏发电系统的发电功率预测功能。软件调试结果表明,系统工作稳定,预测结果准确率高,具有一定的实用价值。     

基于Gabor变换和BP神经网络的人脸检测算法的Matlab实现

提出了一种基于Gabor变换和BP神经网络的人脸检测算法.该算法以Matlab为平台,运用Ga-bor小波变换实现图像特征的提取,并对所提取的特征进行降维处理,通过构造2层BP神经网络,对从ORL人脸库中提取的样本进行训练学习并利用模板匹配及形态学腐蚀和膨胀处理,实现对测试样本的人脸检测.试验结果表明,该算法计算复杂度低,运算快,对正面人脸的检测与定位准确性较高.     

基于遗传算法和BP网络的造纸废水处理预测研究

在造纸废水处理过程建立出水COD预测模型中,针对BP算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,根据遗传算法(Genetic Algorithm-GA)具有全局寻优的特点,将两者结合起来形成一种训练神经网络的混合算法--GA-BP算法;仿真结果表明,预测模型具有较强的学习能力和泛化能力,同时,建立的GA-BP模型预测输出的平均误差仅为0.88%,说明此模型可以有效、可靠地预测造纸废水出水COD.     

基于BP神经网络算法的汇率价格短期预测研究

随机信号预测在金融行业有着重要应用。文章基于Back Propagation Network的随机信号预测方法,利用三种国际货币汇率价格的历史数据作为参考,对未来汇率价格进行短期预测,与实际价格进行比较分析,并得出结论。有助于对外汇市场的发展方向和趋势分析,无论是对监管层进行决策还是对投资者提供投资选择,都将会具有非常重要的现实意义。     

基于BP网络的成纱质量预测的数据挖掘

通过对原棉性能及成纱质量历史数据的分析,建立了用于数据挖掘的样本库。在此基础上设计了成纱质量预测的BP神经网络模型,并对成纱的强力、条干CV值和毛羽等质量指标进行了预测分析,仿真结果表明该方法具有很好的预测效果。     

基于BP神经网络的网络直播皮革服装销量预测

针对影响网络直播带货销量因素彼此之间复杂不可控,将人工神经网络引入网络直播销量预测领域.以皮革服装为例进行实证研究,对神经网络层数、输入层、输出层、隐含层神经元节点进行设计,构建了BP神经网络的网络销量预测模型,并进行了不同隐含层节点数的训练和优化测试.结果 表明,隐含层节点数为6,神经网络性能最佳,平均绝对值误差为6...     

基于BP算法的函数逼近算法设计

重点研究常用的BP（BackProPagation）人工神经网络的工作原理和学习算法,同时利用Matlab进行仿真。仿真结果表明,基于BP网络的控制算法具有良好的应用性。     

基于BP神经网络及其改进算法的织机效率预测

为准确预测纺织厂织布车间的织机效率,提出利用BP神经网络、主成分分析结合BP神经网络(PCA-BP)、遗传算法改进BP神经网络(GA-BP)3种模型预测织机效率,并将GA-BP预测模型与传统BP神经网络和PCA-BP预测模型的预测结果进行对比分析。结果表明:GA-BP对原始数据的拟合度最好,相关系数为0.946 87, 比BP增加了6.42%,比PCA-BP增加了2.61%;GA-BP、PCA-BP、BP这3种网络十万入纬的经停仿真值与期望值间的平均误差分别为0.341 2、0.303 1、0.234 1,误差百分率分别为8.63%、7.67%、5.92%,不同网络结构下织机效率仿真预测值与期望值间的平均误差分别为3.010 9、2.688 4、2.118 9,误差百分率分别为3.51%、3.13%、2.47%;3种模型的预测准确度顺序由大到小为GA-BP、PCA-BP、BP。     

基于BP算法的三分类设计

BP算法因其简单、易行、计算量小、并行性强等优点,是目前神经网络训练采用最多也是最成熟的训练算法之一。本文利用BP算法实现了人工神经网络中的三分类设计,并对数据进行分析。     

基于BP神经网络的模拟电路诊断

文章重点阐述了BP神经网络原理和训练过程,结合模拟电路故障特点,论述了BP算法在模拟电路故障检测中应用方法的要点,评价了其中存在的优势和亟待解决的问题。证明了BP算法是解决模拟电路故障的一种可行性和重要性。     

基于BP神经网络的丝状真菌生长预测研究

本文利用BP神经网络描述了丝状真菌的生长状态,经验证网络模型能够准确地反映丝状真菌的生长状况,与传统的回归建模方式相比,明显的降低了误差,提高了准确度.     

基于差分进化的BP网络学习算法

提出了一种基于差分进化的BP网络学习算法,该算法是一种全局随机优化算法.利用差分进化算法的全局寻优能力,可以很好的训练BP网络的权值和阈值.将所提出的算法与BP算法作对比实验,结果表明,所提出的算法相对于BP算法在分类准确度上有较大的提高,而且具有良好的收敛性和泛化能力.     

基于灰色BP神经网络模型的文胸压力预测研究

为了更准确地预测文胸压力,以40名在校健康女大学生为研究对象,在其穿着合适尺码的文胸后,对文胸10个重要部位进行压力测试。建立BP神经网络和灰色BP神经网络预测模型,利用人体5个测量参数对文胸10个部位的压力值进行预测。结果表明,通过BP神经网络模型预测的文胸压力值只能达到真实压力值的73.55%,而通过灰色BP神经网络模型预测的文胸压力值可以达到真实压力值的84.70%。灰色BP神经网络模型可以结合BP神经网络模型和灰色模型的优点,发挥两种模型的优势,对文胸压力值做出较为准确的预测。     

基于灰色BP神经网络模型的文胸压力预测研究

为了更准确地预测文胸压力,以40名在校健康女大学生为研究对象,在其穿着合适尺码的文胸后,对文胸10个重要部位进行压力测试。建立BP神经网络和灰色BP神经网络预测模型,利用人体5个测量参数对文胸10个部位的压力值进行预测。结果表明,通过BP神经网络模型预测的文胸压力值只能达到真实压力值的73.55%,而通过灰色BP神经网络模型预测的文胸压力值可以达到真实压力值的84.70%。灰色BP神经网络模型可以结合BP神经网络模型和灰色模型的优点,发挥两种模型的优势,对文胸压力值做出较为准确的预测。     

基于BP神经网络的我国金融机构信贷规模预测

利用BP神经网络建立具有时间序列对象的预测模型,并基于MATLAB7.0平台编程,运用BP神经网络模型对我国金融机构信贷规模进行预测分析。以我国历年信贷数据为训练样本,进行网络训练与检验。结果表明,BP神经网络具有良好的预测性能,并结合定性分析,验证了预测值的科学性和准确性。     

基于BP神经网络的大气中CO浓度的预测

大气污染物浓度的检测是一个复杂的系统,影响因素较多,本文引入非线性分析的有效工具——BP神经网络,利用BP神经网络中的误差反向传递算法对大气中CO浓度进行分析,建立基于BP神经网络的CO浓度预测模型,并利用淮安市环保局和气象局2013年的相关数据对模型进行训练与测试,取得较好结果,证明该模型在预测大气中CO浓度方面具有较好的效果,并误差小。     

基于BP神经网络组合预测的纺纱产量预测研究

纺纱产量的精确预测,是棉纺企业制定合理生产计划、避免盲目投资、实现可持续生产的重要条件。为了提高纺纱产量预测精度,本文利用二次指数平滑预测模型、灰色预测模型、BP神经网络预测模型的组合构成了BP神经网络组合预测模型。分别应用各单项预测模型和组合预测模型对江苏某纺织厂纺纱产量进行预测,通过分析和比较预测结果,验证了该组合预测模型的有效性和高精度性。     

基于BP神经网络的童装流行元素预测

为了准确预测儿童服装流行趋势,针对传统预测方式中存在的主观性问题,提出了基于BP神经网络的童装流行元素预测模型.该预测模型以国内淘宝、天猫、京东、苏宁易购等主要电商平台在2000—2020年间的历史销售数据作为反映流行程度的指标,以童装流行色作为预测案例,采用虚拟变量的方法,对童装的造型、款式、材料、色彩、图案、结构、工艺、搭配和风格九大流行元素进行量化,并使用MatLab平台编写程序建立预测模型,对样本数据网络进行训练,调整隐含层节点数,以BP神经网络模型模拟预测结果,对2021—2022年秋冬的童装流行色三要素进行预测并输出.得出的预测结果与市场流行趋势一致.     

基于BP神经网络的春夏女装流行色预测

应用科学的CIELab色度测量方法,对国内权威机构发布的2001-2011年度春夏女装流行色色卡进行量化,色卡量化样本分项统计和图表分析结果显示,春夏女装流行色属性存在不变、渐变与突变的三重特征.在此基础上,进行2011年春夏流行色色相、色调频数以及红色调L*、a*、b*对应的最小和最大值估计下色调分布的BP神经网络预...     

基于BP神经网络对图书借阅量的预测研究

建立BP神经网络系统模型,阐述其基本原理与计算方法。以某地方图书馆2012年借阅量为例使网络进行训练学习,得到基于BP神经网络理论的图书借阅量预测系统模型,经验证,此模型对图书借阅量的预测有一定的理论意义。