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。     

基于粒子群算法优化BP神经网络漏钢预报的研究

针对标准BP神经网络中收敛速度慢以及易陷入局部最优解等问题,利用粒子群算法的全局搜索性,将粒子群算法应用到BP神经网络训练中建立了PSO-BP神经网络模型,结果表明改进模型不仅可以克服传统BP网络收敛速度慢和易陷入局部权值的局限问题,而且很大程度地提高了结果精度和BP网络学习能力,将此模型应用到结晶器漏钢预报系统中,并用某钢厂采集到的历史数据对该模型进行训练与测试,与标准BP神经网络测试结果进行分析与比较,实验表明PSO-BP网络模型预报更加实时、准确,具有很好的应用前景.     

改进神经网络模型在光伏发电预测中的应用

针对传统的BP神经网络模型在光伏发电功率预测中,存在着的预测精度不高、收敛速度较慢的弊端,本文提出一种改进型的BP神经网络模型,运用增加动量项以及自适应选取最佳隐含层的方法来改进传统BP模型的缺陷.文中首先进行了各类气象因素对于光伏发电功率输出影响的相关性分析,提取出最能影响光伏发电功率的6个气象因素,作为网络模型的输入,然后建立了改进型的BP网络模型,结合光伏功率输出的历史数据,来进行发电数据的直接预测;最后根据不同气候类型下的预测结果,分析并验证了采用该模型进行功率预测的可行性和有效性.     

基于改进BP神经网络的煤与瓦斯突出预测系统

针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,采用Matlab神经网络工具箱中的自适应学习率VLBP算法和基于数值优化技术的LMBP算法对传统BP神经网络算法进行改进,并设计了基于改进BP神经网络的煤与瓦斯突出预测系统;分别采用传统BP神经网络模型和改进的BP神经网络模型进行煤与瓦斯突出预测实验,结果表明改进的BP神经网络能够更快、更准确地预测煤与瓦斯突出。     

基于GA-BP神经网络的成都市房价预测模型

在采用BP神经网络进行预测的时候,很可能会出现收敛速度慢和预测精度不足等问题。而遗传算法的全局搜索能力,能够调整BP神经网络的初始权值和阈值,达到效果优化。分别用BP神经网络和GA-BP神经网络建立了房价预测模型,选择成都市房价及其主要相关影响因素的数据进行实验,对模型的最终预测效果进行对比。实验结果显示,改进后的GA-BP神经网络比BP神经网络预测精度高、收敛速度快。     

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.     

IF钢屈服强度预测仿真研究

研究IF钢的屈服强度与材料微观组织结构间的关系,为衡量IF钢的强度,提高预测模型的精度.屈服强度是衡量IF钢力学性能的重要指标,是IF钢的使用极限,当应力超过屈服极限后产生颈缩,应变增大,使IF钢破坏.由于影响IF钢屈服强度的因素众多,且具有高度的非线性,很难用精确的数学模型描述.为解决上述问题,首先采用互信息的特征选择方法选择预测模型的输入,然后用减法聚类法实现自适应神经模糊推理系统的结构识别,并采用混合学习算法训练该自适应神经模糊推理系统,实现对IF钢屈服强度的预测.最后,对所建模型进行仿真验证,并将仿真验证结果与传统的BP神经网络进行比较,仿真结果表明,采用自适应神经模糊推理系统的预报模型,在收敛速度及建模精度方面均优于传统的BP神经网络.     

BP神经网络在股票预测中的应用研究

分析研究了BP算法,并提出了一些相应的改进措施.将改进的BP算法应用于股票数据分析,即利用BP网络很强的非线性映射功能,模拟影响股票的相关因素与股票开盘价、收盘价之间的关系,建立了基于BP神经网络的股票预测系统.用2004年的沪市证券数据进行了验证,结果表明此方法不仅收敛速度快、预测精度高,而且具有一定应用价值.     

改进粒子群—BP神经网络模型的短期电力负荷预测

为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,进行电网短期负荷预测。算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善了BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力。     

基于鸟群算法优化BP神经网络的热舒适度预测

热舒适度是室内环境舒适性的评价指标,由于热舒适度的计算是一个复杂的非线性迭代过程,不便应用于空调实时控制系统中,为解决这一问题,可利用BP神经网络算法对热舒适度进行预测.但为了改善传统BP神经网络收敛速度慢的问题,将采用鸟群算法（BSA）来优化BP神经网络初始的权值与阈值.最后,将BSA算法与相近的粒子群算法（PSO）进行对比分析,并利用MATLAB软件进行仿真,使BSA-BP预测模型的仿真结果与基本的BP神经网络预测模型、PSO-BP预测模型的仿真结果进行对比分析.结果表明,BSA-BP预测模型具有较快的收敛速度和较高的预测精度.     

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。     

改进BP算法在预测安全库存中的应用

针对标准BP算法收敛速度慢、容易陷入极小值的缺陷,利用附加动量项和变步长思想相结合的改进算法,建立三层BP网络模型对安全库存量进行预测,并与标准BP算法的预测结果进行比较,提高了网络收敛速度和预测准确度.     

基于遗传算法优化的BP网络速度观测器的研究

根据三相异步电机的数学模型,提出了一种基于智能算法优化的速度观测器,以实现无速度传感器在直接转矩控制系统中的速度闭环控制。在通过BP神经网络训练得到的DTC系统的速度观测器的基础上,针对BP神经网络寻优参数多、易陷于局部极值以及初始设置对训练结果影响大等的不足,采用遗传算法对其进行优化设计。由仿真结果可知,用遗传算法优化后的BP神经网络较单纯的BP神经网络速度观测器具有更高的精度。     

一种基于神经网络的入侵检测系统研究

提出在入侵检测系统模型设计中引入神经网络技术,建立了一个基于神经网络的入侵检测系统模型。针对传统BP算法存在的一些固有缺点,提出增加动量项与自适应调节学习速率相结合的改进算法,一定程度上克服了BP神经网络存在的问题。实验结果表明,基于改进的BP神经网络的入侵检测方法具有良好的检测性能。     

免疫优化神经网络对倒立摆的控制

人工免疫算法是基于生物免疫系统机理和特点发展而来的一种新型智能算法。针对BP神经网络传统训练算法的学习效率低、收敛速度慢且容易陷入局部最优等不足,采用免疫算法对BP神经网络权值进行优化,以实现对倒立摆的控制。实验结果表明,用免疫算法训练神经网络收敛速度快,并能有效避免陷入局部最优。优化后的神经网络能对实际的倒立摆装置进行控制,并取得了满意的效果。     

一种改进的BP神经网络

BP神经网络利厢误差的反向传播调整神经网络的权值,BP神经网络的训练速度和训练误差很大程度上取决于学习逑率和动量因子的设置。本文提出了一种改进的BP神经网络模型,学习速率和动量因子随误差实时调节,并进行了仿真。仿真结果表明,改进的BP神经网络比传统的BP神经网络收敛更快,误差更小。     

一种改进的BP神经网络手写体数字识别方法

本文介绍了利用BP神经网络来识别手写体数字的原理,分析了传统BP算法收敛速度较慢的原因,提出了一种提高网络收敛速度的改进算法。实验数据表明,该改进算法比传统的算法在网络收敛速度上提高了九倍左右。     

基于遗传神经网络的耙吸挖泥船泥泵转速预测

耙吸挖泥船泥泵管线模型是一个复杂的、非线性的动态模型,影响模型准确性的参数较多;为了根据当前施工条件和流量的优化值准确地预测转速,为施工人员提供参考,提高疏浚效率,采用了遗传算法改进的BP神经网络对泥泵转速进行预测;首先,遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化;然后,BP神经网络根据优化值对网络进行训练并对转速进行预测;为了验证该方法的有效性,将遗传BP神经网络的预测输出和实测泥泵转速进行对比;仿真结果表明:遗传BP神经网络具有很强的非线性拟合能力和全局搜索能力,能够准确地预测泥泵转速;该预测输出可为施工人员提供参考,以便改变泥泵转速,提高疏浚效率。     

基于小生境-遗传算法优化的新型BP模型

为解决传统BP神经网络模型易陷入局部极小点、网络结构不稳定、收敛速度慢等问题,提出了一个小生境遗传算法优化的BP神经网络模型。该网络模型借助BP神经网络的非线性映射和学习联想能力和小生境遗传算法的搜索能力,利用小生境遗传算法的选择、交叉、变异及小生境淘汰等操作,来对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,同时使用BP算法来训练该模型,从而有效地解决了网络初值不合理的问题,提高了网络收敛速度、稳定性。实验证明：与传统方法相比,该模型具有很强的可行性和有效性。     

遗传神经网络在语音识别中的应用研究

针对语音识别的特点,对BP神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究,进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传（GA）算法,针对传统BP算法识别准确率高但训练速度慢的缺点,对BP网络进行改进,构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法（GABP）,并建立相应的语音识别系统。仿真实验表明,该算法有效地缩短了识别时间,提高了网络训练速度和语音的识别率。