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。     

L-M优化BP算法在短期负荷预测中的应用

在分析传统BP算法的不足的基础上,提出了将Levenbery-Marquard、优化法与神经网络模型相结合的L-M优化BP算法。此方法与传统算法相比学习速度得到了提高,网络的收敛加快,尽量避免了系统陷入局部最小;针对某电力局某地区的单条线路的实际数据,采用基于Levenbery-Marquardt优化的I3P算法的神经网络模型对其进行了仿真,结果表明该方法具有较高的预测精度和较强的适应能力。     

基于改进GRU神经网络的综合能源管控系统优化研究

针对目前综合能源管控系统能耗预测的精度需求,提出一种基于改进GRU神经网络的预测优化方案。首先,考虑到GRU神经网络预测模型中超参数选取的速率直接影响着预测模型的精确度,提出采用鲸鱼优化算法对超参数进行寻优;然后将WOA算法寻优得到的超参数对GRU神经网络进行设置,再利用超参数优化后的GRU神经网络对综合能源负荷进行预测;最后将本算法和传统GRU预测模型及BP神经网络预测模型通过评价指标MAE、MPAE、RMSE进行对比。结果表明,本优化方案平均绝对误差百分比为1.79%,而传统GRU预测模型和BP预测模型的平均绝对误差百分比为3.06%、4.45%。由此得出,采用鲸鱼优化算法对GRU神经网络的改进,使得GRU预测模型更加精准和稳定。     

蚁群神经网络在中小企业信用评价中的应用

为了进一步提高BP神经网络的性能,实现准确、快速预测中小企业信用的目的,在分析信用评价重要性的基础上,根据中小企业信用评价指标体系,提出了一种基于蚁群神经网络的评价模型.利用蚁群算法对神经网络进行训练,再将此网络模型应用到中小企业信用评价系统中,最后通过训练样本和测试样本来检测该蚁群神经网络.结果表明蚁群神经网络的预测方法与传统的BP冲经网络预测方法相比,具有较强的泛化能力,应用在中小企业信用评价系统中具有很高的评价准确率.     

基于关联规则的PSO-Elman短期风速预测

传统神经网络在短期风速预测中,存在易陷入局部极值和动态性能不足等问题,从而导致风速预测精度较低。为了提高风速预测精度,提出一种基于关联规则的粒子群优化Elman神经网络风速预测模型。利用粒子群算法优化Elman神经网络模型参数,以提高算法的收敛速度,避免陷入局部极值,以得到最优的预测值。同时结合关联规则分析考虑气象因素,采用Apriori算法对风速与其他气象因素进行关联规则挖掘,并利用得到的关联规则对风速预测值进行修正与补偿。实验结果表明,所提出的预测模型的预测效果比传统模型的效果更佳,同时验证了结合关联规则考虑气象因素能够降低风速预测误差。     

一种用于机场气象预测的模糊神经网络模型

针对民用机场多因素气象预测问题的复杂性,该文构建出一种基于粗糙集的模糊神经网络模型。采用粗糙集理论约简属性,挖掘潜在规则,在此基础上建立模糊神经网络模型,并根据规则的统计性质和离散化结果初始化网络参数,采用BP算法训练网络。实例验证,该模型在收敛速度与预测精度上优于传统的神经网络模型。     

基于灰狼优化算法的灌区流量预测模型研究

快速准确的灌区流量预测对于水资源分配有着重要依据。现有的流量预测模型一般采用传统方法或是简单的神经网络模型，采用上述方式存在操作复杂或预测精度低等缺陷。因此，本文提出使用灰狼优化算法优化BP模型，设计出一种新的GWO-BP模型。为了验证模型的优越性，将该模型应用于甘肃省花海灌区的实测流量上，并与传统的经验公式法和BP神经网络模型进行对比。结果显示GWO-BP预测结果更加稳定可靠，满足灌区水资源计量的工程精度要求。     

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。     

自适应变系数粒子群—径向基神经网络模型在负荷预测中的应用

为了提高短期电力负荷预测精度,提出了一种自适应变系数粒子群-径向基函数神经网络混合优化算法(AVCPSO-RBF).实现了径向基神经网络参数优化.建立了基于该优化算法的短期负荷预测模型,利用贵州电网历史数据进行短期负荷预测.仿真表明,该方法的收敛速度和预测精度优于传统径向基神经网络方法和粒子群-RBF神经网络方法及基于混沌理论的神经网络模型,该优化算法克服了径向基神经网络和传统的粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,提高了贵州电网短期负荷预测的精度,各日预测负荷的平均百分比误差可控制在1.7%以内.该算法可有效用于电力系统的短期负荷预测.     

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。     

网络弹性与恢复机制的研究综述

当网元故障或遭受攻击而失效时,网络性能下降,网络的拓扑结构也被破坏甚至崩溃.网络弹性描述在网元失效时网络功能和结构的恢复能力.针对不同网络类型和失效模式,研究者提出了多种网元恢复机制用于增强网络弹性,并建模分析如何减少网络失效的可能性,这对于现实系统的管理和维护具有重要的指导意义.本文首先简要介绍了网络失效和网络弹性的...     

软件定义网络的测量方法研究

测量技术是状态监测、性能管理、安全防御等网络研究的基础,在网络研究领域具有重要地位.相较于传统网络,软件定义网络在标准性、开放性、透明性等方面的优势给网络测量研究带来了新的机遇.测量数据平面和测量控制平面的分离,启发了通用和灵活的测量架构的设计与实现;标准化的编程接口,使得测量任务可以快速地开发和部署,中心化的网络控制可以基于反馈的测量结果实时地优化数据平面的硬件配置和转发策略,数据平面基于流表规则的处理机制支持对流量更加精细化地测量.但是,软件定义网络测量中额外部署的测量机制造成的资源开销与网络中有限的计算资源、存储资源、带宽资源产生了矛盾,中心化的控制平面也存在一定的性能瓶颈,这是软件定义网络测量研究中的主要问题和挑战.分别从测量架构、测量对象两方面对当前软件定义网络测量研究成果进行了归纳和分析,总结了软件定义网络测量的主要研究问题.最后,基于现有研究成果讨论了未来的研究趋势.     

“网络安全与维护”课程教学的探索与研究

随着网络技术的发展、家用电脑的普及以及上网用户的增多,网络安全与维护显得越来越重要。本文结合在笔者在教学工作中的体会,主要探讨了网络安全与维护的重要性、现有"网络安全与维护"课程体系,重点分析和研究了"网络安全与维护"课程的教学思路和方法。     

深度网络模型压缩综述

深度网络近年在计算机视觉任务上不断刷新传统模型的性能,已逐渐成为研究热点.深度模型尽管性能强大,然而由于参数数量庞大、存储和计算代价高,依然难以部署在受限的硬件平台上（如移动设备）.模型的参数一定程度上能表达其复杂性,相关研究表明并不是所有的参数都在模型中发挥作用,部分参数作用有限、表达冗余、甚至会降低模型的性能.本文首先对国内外学者在深度模型压缩上取得的成果进行了分类整理,依此归纳了基于网络剪枝、网络精馏和网络分解的方法;随后,总结了相关方法在多种公开深度模型上的压缩效果;最后,对未来研究可能的方向和挑战进行了展望.     

网络科学发展综述

概述了网络科学发展的历史、主要研究内容、基本概念和网络特性、理论基础、网络科学主要模型及相关的分析方法和工具。介绍了网络科学的主要研究课题和近年的进展。最后,指出了网络科学的发展趋势和应用前景。     

浅谈中小企业网络组建方案

通过对中小企业网络发展的数据统计,发现中小企业的网络需求日益旺盛,经过对中小企业网络现状的分析,组建一套适合自身的网络环境是十分必要的;通过网络组建的设计方案、基于安全的网络基本配置方案、网络管理方案三方面对中小企业组网进行探讨,利用例子及经验,尽量详尽的解释了组网遇到的关键性问题;最后总结得出一个大部分中小企业从网络的设计、实施、管理等阶段应遵循的一般性原则。     

智能网及其结构模型

概述了智能网（ＩＮ）的发展及其体系结构，并对基于计算机的智能网参考模型进行了分析。     

浅谈计算机网络维护与管理

随着科学技术的不断发展,网络技术的不断提高,网络已经成为了人们生活中必不可少的一部分。人们的生活、学习、工作都已经离不开网络,它不仅仅使人们的生活变得更加丰富多彩,也让人们的生活和工作更有效率。在网络如此普及的今天,网络的能否正常高效的工作和人们能否高效丰富的生活有着巨大的联系。所以,计算机网络的维护和管理也越来越受到人们的关注。文章先介绍了计算机网络的定义,然后对于一些计算机网络的维护进行简要介绍,最后再列举几条对于计算机网络管理的方法。     

浅析计算机网络对抗技术

从网络侦察、网络进攻和网络防御3个方面分析了计算机网络对抗技术,给出了应对计算机网络对抗技术的建议。     

企业网络安全结构设计

在电子政务和电子商务应用快速发展的今天,信息安全问题越来越突出。该文主要从技术因素的角度阐述了如何进行安全的网络结构设计。结合企业网络的实际情况,采用模块化的设计理念,把企业网络分成两个部分:企业园区网络和企业边界网络,分析其中关键技术。