一种改善BP神经网络性能的方法研究

BP神经网络目前被广泛应用,但是其收敛速度慢、预测精度不高的缺点却一直被人所诟病,因此,在传统BP神经网络中使用附加动量项法以及动态学习速率法,并以两者的融合为基础提出了陡峭因子可调激活函数法来改进BP神经网络。以非线性函数拟合为实例,从收敛速度和预测精度两方面对比分析两种方法,实验证明所提出的改进方法明显提高BP神经网络的收敛速度以及精度。     

PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。     

采用BP 神经网络及其改进算法改善传感器特

本文采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿 .提出附加动量法、自适应参数变化法为主要内容的BP神经网络改进算法 ,有效地改善了BP网络传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷 ,并编制了训练程序 .结果表明 ,经BP改进算法处理后 ,传感器性能大幅度改善 ,改进的BP算法拟合精度更高 ,计算时间更短     

基于混沌粒子群优化小波神经网络的短时交通流预测

根据交通流量的非线性、时变性和复杂性等特点,提出基于混沌粒子群CPSO(Chaos Particle Swarm Optimization)优化小波神经网络WNN(Wavelet Neural Networks)的短时交通流预测。结合混沌的随机性和遍历性改进粒子群优化算法,改善粒子群优化算法容易陷入局部最优的问题。利用混沌粒子群算法优化小波神经网络的模型参数,克服传统小波神经网络采用梯度下降法易陷入局部极值和引起振荡效应现象缺陷。仿真结果表明,混沌粒子群优化小波神经网络与粒子群优化小波神经网络和小波神经网络两种方法相比,其提高了收敛速度和预测精度。     

综合改进BP神经网络算法在股价预测中的应用

BP神经网络用于股市等非线性系统的预测具有非常强大的能力。针对标准BP神经网络算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小点问题,提出附加动量法和动态调整学习率法相结合的综合改进BP算法。建立了基于改进算法的股票价格预测系统模型,并对青岛海尔股票价格进行了预测。仿真结果表明,相对于标准BP算法,综合改进的BP算法能明显加快网络的收敛时间,用于股价短期预测是有效可行的,并且能够达到较高的准确性,具有一定的实际应用价值。     

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。     

基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型

针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题。同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力。实验结果表明：与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。     

基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型

针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题。同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力。实验结果表明:与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。     

基于PSO-BP神经网络的股市预测模型

为解决股市短期预测中BP神经网络法对初始权值敏感、易陷入局部极小值和收敛速度慢等问题,基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法,对BP神经网络的初始权值进行了优化,建立了PSO-BP神经网络股市预测模型.并通过实例分析与传统BP神经网络预测法进行对比,结果表明该方法收敛速度明显提高,有效降低了训练误差,避免了陷入局部极小值,达到了较高的预测精度,在股市短期预测中具一定的实用价值.     

基于Hermite神经网络的混沌时间序列预测

针对混沌时间序列的混沌性,提出一种改进的相空间重构方法——交集寻优法;针对传统的BP神经网络、RBF神经网络及AR模型对混沌时间序列预测效率和预测精度较低的缺点,提出两种不同的Hermite神经网络预测模型。以四阶蔡氏电路为模型,结合粒子群算法建立预测模型。仿真结果表明,利用交集寻优法进行相空间重构能很好地保留原系统的动力学特性,证实了该方法的有效性;Hermite神经网络较传统的预测模型精度更高,便于基于粒子群算法的Hermite神经网络预测方法的推广和应用。     

基于改进粒子群优化神经网络的超短期风速预测

为减小风速预测的误差,该文引入混沌映射与收缩因子的方法对传统PSO粒子群算法进行改进,动态调整粒子群的权重,提高粒子群初期全局搜索能力、后期局部搜索能力以及收敛速度。将改进的粒子群算法对BP神经网络初始权值与偏置进行寻优,最后将改进PSO粒子群优化的BP神经网络对实际工程中的风速进行预测,采用平均相对误差和平方根误差衡量预测结果,结果表明改进后的PSO-BP预测方法均好于BP神经网络、PSO-BP风速预测方法和仅引入收缩因子的PSO-BP算法,验证了算法改进的正确性,使预测误差减小。     

基于IPSO的模糊神经网络优化及交通流量预测

在基于模糊神经网络的交通流量预测中,神经网络的各节点参数优化是最关键的。采用粒子群算法优化模糊神经网络的参数。针对粒子群算法易于陷入局部最优的缺点,提出一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法用于路口交通流量预测。仿真结果表明,该算法的收敛速度和预测精度优于传统粒子群算法、BP算法,提高了交通流量预测的精度和速度。     

混沌粒子群神经网络在非线性函数拟合中的应用研究

BP神经网络虽然是目前应用最广泛的神经网络模型,但其自身有易陷入局部极小值和收敛速度慢的缺点。本文提出了一种利用混沌粒子群算法来改进BP神经网络。该算法的基本思想是用混沌粒子群算法对BP神经网络的初始权值和初始阈值进行优化。对粒子群算法进行混沌优化,提高粒子群算法的全局搜索能力;用混沌粒子群算法优化后得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值。通过对非线性函数的拟合实验,发现改进后的结果与普通的BP神经网络的结果相比,具有更高的准确性,提高了拟合的精度。     

改进BP网络在汽轮发电机组故障诊断中的应用

关于汽轮发电机系统一定要保证可靠安全.研究汽轮机发电机组的故障快速诊断问题上,针对汽轮发电机故障具有多样性和不确定性,传统BP神经网络不能很好的识别这种特性,存在训练时间长、误差收敛速度慢的缺陷,故障诊断正确率低.为了提高汽轮发电机组的故障诊断准确率,提出一种附加动量法和自适应速率相结合的BP神经网络故障诊断模型.采用附加动量调整了BP神经网络的权值,加快了网络的收敛速度,用自适应速率动态地调整了学习速度,减少了迭代次数,最后利用得到的BP神经网络对故障进行了诊断.在matlab上采用实测汽轮发电机故障数据对故障诊断模型进行测试,相对于传统的BP算法,该算法不仅迭代次数少、学习速度加快,而且故障诊断准确率高.结果表明,有效地克服了传统的梯度下降的BP算法的缺陷,诊断结果可为保证汽轮发电机安全运行提供保障.     

改进BP神经网络的煤与瓦斯突出预测

研究煤与瓦斯突出预测问题,煤与瓦斯突出是一种非常复杂的地质灾害,受到瓦斯、地应力、煤物理力学性质等多种因素影响,存在复杂的非线性系统问题,引起预测准确性差。传统BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局极小等缺陷。为了有效提高煤与瓦斯突出的预测精度,提出一种改进BP神经网络的煤与瓦斯突出预测算法。首先采用附加动量调整网络的权值,加快网络收敛速度,然后自适应调整网络学习速度,减少迭代次数,最后对煤矿的煤与瓦斯突出进行仿真,相对于传统BP神经网络,不仅有效地减少了迭代次数,加快了学习速度,而且提高了预测精度,为煤矿灾害的准确预测提供了依据。     

改进的BP网络及其在数据预测中的应用

本文研究了传统BP神经网络模型的缺陷并提出附加动量的改进的BP神经网络。通过分析了城镇居民家庭人均可支配收入模型,改进的BP网络在收敛速度、误差等方面都有很好的效果,可应用于数据预测等方面。     

改进的BP算法在短期电力负荷预测中的应用

利用标准BP神经网络建立短期电力负荷预测模型,其算法存在最终解过于依赖初值和过学习现象,并且训练过程中存在局部极小问题且预测精度低等缺点。为了提高电力负荷模型的预测精度,通过阅读相关文献,构建了基于改进BP神经网络的短期电力负荷预测模型,该模型采用遗传算法对权值和阈值进行初始化,以相对误差和附加动量法相结合的方式去计算权值修正量。比较改进后的BP算法和标准BP算法在短期电力负荷预测的效果,从实验仿真的效果表明改进后的模型提高了预测精度。     

人工神经网络在乳腺癌诊断中的应用

研究提高乳腺癌诊断准确率问题,对病灶进行医学影像分析会诊结果可靠.因BP神经网络在乳腺癌诊断中,由于权值和学习率固定,导致收敛速度慢、易陷入局极小,使乳腺癌的诊断的准确率低.为了提高乳腺癌诊断的准确率,提出了-种改进BP神经网络的乳腺癌诊断模型.采用附加动量对BP神经网络权值进行调整,加快了网络的收敛速度,然后对学习率进行自适应调整,减少了迭代次数,最后利用改进的BP神经网络模型对乳腺癌进行诊断.仿真结果表明,改进BP神经网减少迭代次数,加快学习速度,提高乳腺癌诊断准确率,很好的解决传统BP神经算法在乳腺癌诊断中中存在的缺陷,是一种有效的乳腺癌的辅助诊断工具.     

CPSO算法优化神经网络重构的网络流量预测

为了提高网络流量的预测精度,提出了一种混沌粒子群算法优化相空间重构和神经网络的网络流量预测模型(CPSO-BPNN)。利用混沌粒子群算法对BP神经网络初始参数、延迟时间、嵌入维数进行优化,根据延迟时间、嵌入维数对网络流量数据进行重构,BP神经网络根据初始参数进行训练建立网络流量预测模型,通过仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,CPSO-BPNN可以准确描述网络流量的复杂变化趋势,提高了网络流量的预测精度。     

基于改进BP神经网络的中央空调冷负荷预测研究

针对中央空调系统冷负荷预测中BP神经网络预测收敛慢,易陷入局部最优,精度相对低的缺点,采用了收敛速度快,全部搜索能力强的粒子群优化算法进行改进,同时对BP结构中的输入参数,添加控制误差反馈参数,形成了基于粒子群与控制误差回馈的BP神经网络预测技术;其预测精度较BP神经网络和粒子群BP神经网络分别提高5.94%和0.82%。