基于改进灰色神经网络的房地产价格走势分析

针对房地产价格走势状况,通过对灰色预测模型GM（1,1）和BP神经网络的研究,将两大模型进行组合改良,形成新的组合灰色神经网络预测模型,以南京市中房指数为例,以Matlab为预测工具,进行2013年12个月份的价格指数预测,研究结果证明新的组合预测模型精度较高,可为房地产价格指数的预测和研究提供参考依据。     

基于纹理特性的织物表面缺陷图像的分类研究

研究了BP神经网络和小波神经网络的分类器,并利用BP神经网络和小波神经网络对缺陷图像进行疵点识别,通过两者的仿真结果得出结论:小波神经网络具有逼近能力强、收敛速度快、网络参数(隐层结点数和权重)的选取有理论依据的优点.     

基于小波神经网络的时间序列预报方法及应用

传统的时间序列预测模型在处理具有非线性特性或非平稳时间序列问题,特别是对有人参与的主动系统、社会经济系统的预测上,无法取得满意的预测效果.寻求处理这类系统的方法是人们一直努力的方向.这里以小波理论为基础,重点研究了小波网络在非线性时间序列中的建模预测方法,利用深圳综合指数数据,建立了股票指数预测模型.该模型克服了传统的时间序列预测模型仅局限于线性系统的情况,避免了BP神经网络模型固有的缺陷.仿真结果表明,该方法比神经网络预测方法的预测精度高,可以很好地应用于某些非线性时间序列的预测中.     

基于RS-GA-BP神经网络的住宅房地产估价模型与应用

针对一般住宅房地产估价问题的非线性特征,融合粗糙集方法、遗传算法和神经网络算法的优势,提出了一种新的住宅房地产估价模型一基于粗糙集、遗传算法和BP算法集成的住宅房地产估价模型．首先对影响房地产估价因素进行离散化处理,其次利用粗糙集方法对估价因素进行约简,即精减BP神经网络的输入变量,最后利用遗传算法来优化BP神经网络初始权重和阈值．优化后的BP神经网络具有较好的处理非线性问题的能力,收敛速度和仿真精度较传统BP算法都有了明显的提高．选取某市工程案例进行实证分析,研究结果表明,新的估价方法能较客观准确地估测住宅房地产的价格,在住宅房地产估价中具备较高的实用性．     

基于小波神经网络的风速预测及置信区间估计

小波神经网络是在小波变换理论和人工神经网络的基础上建立的一种新型网络模型,综合了两者的优点,克服了BP神经网络易陷入局部极小点和训练速度慢的缺点．本文建立了小波神经网络模型,采用最陡梯度下降法训练网络,将该网络用于对风电场小时风速的预测,并对预测置信区间进行计算．预测结果表明小波神经网络在训练速度和预测精度方面均优于BP神经网络．     

基于小波系数和BP神经网络的电力系统短期负荷预测

提出了一种基于小波系数和BP神经网络相结合的电力系统短期负荷预测新方法。把过去直接对负荷序列的预测替代为对小波系数的预测,并对小波细节系数作分层软阈值处理。详细介绍了小波系数结合BP神经网络进行预测的新方法,并给出算例验证。     

采用遗传算法的小波神经网络在降雨量预测中的应用

为了提高降雨量预测的精度,提出了一种基于遗传算法(GA)优化小波神经网络(WNN)的降雨量预测方法.依据邯郸市1956—1998年历年的降雨量构造了两类不同的训练样本,分别利用BP神经网络、小波神经网络和遗传小波神经网络(GA-WNN)对7月份的降雨量进行了预测.仿真结果表明,遗传小波神经网络克服了BP算法容易陷入局部最优的缺点,提高了预测精度,为降雨量预测提供了一种新方法.     

基于小波神经网络的CFG桩复合地基承载力预测

针对BP神经网络学习时间长、收敛速度慢等缺陷,借助小波分析理论,将母小波平移和伸缩构成的小波基作为神经网络的激励函数,通过指导网络的初始化和参数选取,使网络以较简单的拓扑结构实现函数逼近,利用网络训练建立起承载力与其影响因素之间的非线性关系。在相同结构和参数下,与BP神经网络进行分析对比。结果表明：利用小波变换对数据时频局域化分析的能力并结合人工神经网络的自学习功能,使得小波神经网络预测模型具有较强的逼近和容错能力,预测结果比传统的BP神经网络具有更快的收敛速度和更高的精度。     

基于小波分析的BP神经网络膜蛋白跨膜螺旋区段预测

基因组计划所产生的大量蛋白质序列迫切需要从理论上预测跨膜螺旋区段。提出了基于小波多分辨分析的BP神经网络膜蛋白跨膜螺旋区段的预测新方法,并把此方法称之为WnnTM。从MPtopo数据库中随机抽取80条三维结构已知的膜蛋白质序列构建数据集,把它们映射成疏水值序列,通过小波分解和重构得到小波系数,并结合BP神经网络构造小波BP神经网络预测模型,对膜蛋白跨膜螺旋区段的位置和数目进行预测。实例验证,WnnTM预测方法比单独用BP神经网络对膜蛋白跨膜螺旋区段进行预测更有效。     

基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测

引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测试结果表明:本文方法可实现多步预测,且对邮电业务总量的预测精度比单纯的用小波神经网络模型或BP神经网络模型高.     

西安市房地产预警系统研究

采用主成分分析、BP神经网络等现代数学方法,构建西安市房地产预警系统,并通过单指标和综合指标来预测房地产市场的运行轨迹,以揭示西安市房地产的运行状况。     

基于BP神经网络与马尔可夫链的城市轨道交通周边房地产价格的组合预测方法

为解决先验数据有限且存在大量不确定因素情况下,城市轨道交通周边房地产价格的预测问题,提出一种基于BP神经网络与马尔可夫链的组合预测模型。首先,采用BP神经网络,使用较少量的样本数据完成城市轨道交通周边房地产价格曲线的粗略拟合;在此基础上,借助马尔可夫链进行系统状态划分,缩小预测区间以提高预测精确度;最后,运用基于BP神经网络与马尔可夫链的组合模型,对北京市轨道交通13号线周边房地产价格进行了预测分析。计算结果表明,该模型具有较高的精度和可靠性。     

基于小波神经网络的CFG桩复合地基承载力预测

针对BP神经网络学习时间长、收敛速度慢等缺陷,借助小波分析理论,将母小波平移和伸缩构成的小波基作为神经网络的激励函数,通过指导网络的初始化和参数选取,使网络以较简单的拓扑结构实现函数逼近,利用网络训练建立起承载力与其影响因素之间的非线性关系.在相同结构和参数下,与BP神经网络进行分析对比.结果表明:利用小波变换对数据时...     

人工神经网络在市场比较法中的应用

系统阐述了BP神经网络的结构和学习规则,提出了应用BP神经网络评估房地产价格。该方法能根据学习样本建立房地产价格与其影响因素间的非线形关系,从而克服了传统方法的缺点。     

基于BP神经网络自贡房地产价格走势预测

文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于BP神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类BP神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型、基于影响因素的回归预测模型,预测了自贡房地产市场价格走势。模拟预测2010年的结果证明了2011年房价预测的有效性,可为自贡城市建设的可持续发展提供有价值的指导意见。     

基于神经网络和相似搜索技术的电力价格钉预测方法

电力市场中普遍存在“价格钉”,其特殊性给电价预测带来困难。通过对其特征和影响因素的分析,提出了一种基于神经网络和相似搜索技术的价格钉预测方法。首先,采用BP神经网络建立价格钉识别模型,对未来某一交易时段市场清算电价可能出现的区间进行预测,并提供相应的置信度;其次,对判别为价格钉的时段采用相似搜索技术进行二次预测。采用澳大利亚昆士兰州电力市场2004年至2005年全年的电价数据进行训练和预测分析,结果验证了该方法的有效性。     

神经网络在股票价格预测中的应用

如何对股票价格进行预测是投资者所关注的话题，采用BP神经网络对股票价格进行预测，提出了将股票市场上所采用的技术指标作为神经网络输入变量，利用逐步回归方法筛选出影响股票价格涨跌的变量，从而建立起神经网络模型，研究结果表明，该方法具有一定的预测能力。