基于改进BP神经网络的预测模型及其应用

对BP神经网络的结构及其训练算法进行了研究,并针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L—M算法的改进BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络的非线性系统预测模型,并通过具体的仿真及实践结果验证了改进BP神经网络的有效性。     

改进的BP神经网络算法及其应用

为了进一步优化神经网络算法,提高网络神经算法的速率并提高其稳定性,就现有BP算法所存在的收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的弊病,我们将进一步通过一般改进算法解决在神经网络结构优化过程中依然无法解决的问题。依据遗传算法的特征,进一步在经过改进的压缩映射遗传的基础上提出了BP神经网络优化方案。泛函分析中压缩映射原理的应用,一方面解决了困扰人们的BP神经网络算法所固有的缺点,显著地提高了神经网络算法的收敛速度,而且解决了BP神经在运行的过程中和网络连接权值初值的取值紧密相连的缺点。经过大量的计算我们得到如下数据:经过优化改进后,训练时间节约了8.3%,训练步数降低了近17.4%。经过大量的研究实验表明:经过改进后的BP神经网络算法取得了良好的效果,十分具有应用价值。     

基于BP神经网络算法的成绩预测模型研究

基于sigmoid激活函数,建立了一种BP神经网络模型。通过对某高中2006年至2015年间的高考平均数据样本进行学习,修正了权值和阈值。系统最大相对误差为0.22%,关联度为0.6667,小误差概率为0.98,方差比为0.0002,预测结果精度为高。用于2016年至2020年间该校高考平均成绩的预测中发现,预测结果与实际结果的最大绝对误差仅为2分。对该校2021年的高考平均成绩进行了预测,最终预测结果为571分。     

一种改进的BP神经网络算法与应用

针对传统BP算法存在的收敛速度过慢、易陷入局部极小、缺乏统一的理论指导网络结构设计的缺点,分析了一般的改进算法在神经网络优化过程中存在的问题,从蚁群算法和BP算法融合的角度上,并引入了放大因子,提出一种综合改进的BP算法。该算法引入放大因子改善BP算法易陷入局部极小的情况,结合蚁群算法用于指导网络结构设计,并极大地改善了收敛速度过慢的问题。最后,将改进的BP算法与传统BP算法进行应用于煤矿瓦斯预测。通过对实验结果的分析,从时间和正确率上都表明改进的BP算法要优于传统的BP算法。     

BP神经网络预测算法的改进及应用

BP算法是应用广泛的神经网络算法,具有较强的非线性拟合能力,可以用来预测非线性时间序列数据的发展趋势。但在实际应用和仿真过程中,由于算法本身的限制和不足,对于仿真和计算都会带来很多问题,比如网络训练过程中程序异常中止、训练时间过长、仿真精度不高等。针对这样的情况。通过分析算法本身和训练仿真过程,找到了相应的原因和解决方法,研究了传统BP神经网络模型的缺陷并提出附加动量的方法来改进BP神经网络,最后通过在Matlab仿真环境下的实际仿真过程,验证了改善效果。     

一种改进的 BP 神经网络算法与应用

针对传统 BP 算法存在的收敛速度过慢、易陷入局部极小、缺乏统一的理论指导网络结构设计的缺点,分析了一般的改进算法在神经网络优化过程中存在的问题,从蚁群算法和 BP 算法融合的角度上,并引入了放大因子,提出一种综合改进的 BP 算法.该算法引入放大因子改善 BP 算法易陷入局部极小的情况,结合蚁群算法用于指导网络结构设计,并极大地改善了收敛速度过慢的问题.最后,将改进的 BP 算法与传统 BP 算法进行应用于煤矿瓦斯预测.通过对实验结果的分析,从时间和正确率上都表明改进的 BP 算法要优于传统的 BP 算法     

BP神经网络的改进算法及其应用

BP（Back-propagation neural network）神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时．将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现。使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识剐率。     

BP神经网络的改进算法及其应用

BP(Back-propagation neural network)神经网络是目前应用最为广泛和成功的多层前馈神经网络之一,分析了BP算法的基本原理,指出了BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺陷以及这些缺陷产生的根源,并针对这些缺陷,通过在标准BP算法中引入变步长法、加动量项法等几种方法来优化BP算法。仿真实验结果表明,这些方法有效地提高了BP算法的收敛速度,避免陷入局部最小点。同时,将改进得BP神经网络算法应用于脱机手写体汉字识别系统的实现,使系统较好地回避了汉字结构复杂、变形难以预测等问题,提高了识别率。     

基于BP神经网络的灾情预测模型

洪灾灾情预测是保险公司财产保险防灾减损工作的重要内容，它有效地预测出受灾的地区和强度，对于财产保险的费率制定、有效预防、及时施救以及防灾预案的编制有重要的指导意义。该文采用了BP神经网络进行灾情预测，在学习过程中结合了聚类，引入了惯性因子，加快了学习时的收敛速度，试验证明，取得了良好的学习和测试效果。     

用BP神经网络及其改进算法改善传感器特性

BP算法即多层网络误差反传算法，是近几年在传感器输出信号补偿技术领域中一种较新的方法，广泛应用于传感器信息处理、自动控制、通信等领域。但这种方法也有其固有的缺点，西安交通大学的张永怀博士及刘君华教授对此方法进行了深入的研究，提出了附加动量法、自适应参数变化法为主要内容的BP神经网络改进算法，以对这种方法进行改善。 传感器是测量系统的核心部件，其输出特性直接影响整个系统的性能，提高传感器的精度具有十分重要的意义。传感器的输出受许多环境因素的影响，目前人们多采用软件补偿法来对传感器信号进行处理。传统的…     

基于Matlab改进BP神经网络算法

本文针对标准BP算法的不足给出了改进算法—Scaled Conjugate Gradien(tSCG算法),利用Matlab语言编制了BP网络的应用实例仿真程序。结果表明SCG算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。     

自适应遗传退火算法优化BP神经网络及其应用

以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型自适应遗传退火算法（NAGSA）优化BP神经网络模型,该模型采用轮盘赌选择法与精英保留策略相结合的选择算子,在迭代后期通过模拟退火算法对适应度函数进行拉伸,相比传统的自适应遗传算法（AGA）在个体适应度较低时,能够非线性地自适应调节交叉概率和变异概率,从而对BP神经网络的权值和阈值优化并进行网络训练.对在线售书网站注入内存泄漏的代码使之老化,收集实验所需的老化数据进行仿真训练,实验结果表明,NAGSA-BP模型相比于传统遗传算法（GA）、传统自适应遗传算法（AGA）、传统自适应遗传退火算法（NGSA）优化的BP神经网络模型提高了预测精度和取得了优良的收敛效果,在该应用领域验证了本文方法的有效性.     

优化BP神经网络的可靠性预测模型

为了提供一种更加准确高效的算法,对传统的BP神经网络模型进行优化。首先对初始权植的选取规则,传统的N-W规则算法进行改进,再对其它参数进行优化。在此基础上,将神经网络理论应用于系统可靠预测评价之中,提出了基于此理论的系统可靠预测评价模型、实现方法和优点;评价实例证明此方法的可行性。     

优化BP神经网络的可靠性预测模型

为了提供一种更加准确高效的算法，对传统的BP神经网络模型进行优化。首先对初始权植的选取规则，传统的N—W规则算法进行改进，再对其它参数进行优化。在此基础上，将神经网络理论应用于系统可靠预测评价之中，提出了基于此理论的系统可靠预测评价模型、实现方法和优点；评价实例证明此方法的可行性。     

BP神经网络算法及其改进研究

BP算法是非循环多级网络的训练算法，对人工神经网络的发展起到了重大的推动作用，该文介绍了BP算法的基本原理及其缺陷，并提出了改进BP算法的方法。     

BP神经网络算法及其改进研究

BP算法是非循环多级网络的训练算法,对人工神经网络的发展起到了重大的推动作用,该文介绍了BP算法的基本原理及其缺陷,并提出了改进BP算法的方法。     

改进的BP神经网络算法及其应用

研究提高神经网络算法的快速性和稳定性问题,针对BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺点,分析了一般改进算法在神经网络结构优化过程中存在的问题,并根据遗传算法的特点,提出了一种改进的基于压缩映射遗传的BP神经网络优化方法.算法通过引入泛函分析中的压缩映射原理,不但解决了BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺陷,加快了BP网络的收敛速度,而且还弥补了BP神经网络在学习过程中与网络连接权值初值选择密切相关的不足.与传统的BP算法相比,训练步数减少了17.4387%,训练时间节省了8.2774%.实验结果表明改进的方法取得了良好的效果,可应用于实践中.     

一种改进的神经网络BP算法程序设计

本文对ＢＰ网络算法进行了改进，并结合该算法进行了程序设计。实际应用结果表明，所设计的程序具有较好的性能。     

基于BP神经网络的上市物流公司业绩预测模型

为了科学预测上市物流公司的业绩,并利用BP神经网络的自我组织、自我学习和抗干扰等特性,建立了上市物流公司的业绩预测模型。首先以2010年的23家上市物流企业的数据为研究对象,然后采用BP算法建立预测模型对公司业绩进行预测,最后预测结果与它们的实际情况基本吻合,综合评估反映了上市物流公司的业绩。     

基于差异演化算法的BP神经网络预测模型及其应用

人工神经网络的结构设计没有系统的规律可遵循,而常用的基于梯度的神经网络参数优化又易陷入局部最优解。针对BP人工神经网络所存在的缺陷,结合差异演化算法,提出了实数编码的DE-BP神经网络预测模型。利用税收预测的实例验证了算法的有效性,取得了令人满意的结果。