基于灰色BP神经网络模型的煤矿地下水位预测研究

针对煤矿地下水位监测精度不高的问题,提出灰色BP神经网络预测煤矿地下水位的模型.分别利用灰色预测理论、BP神经网络模型和灰色BP神经网络对某煤矿一观测井地下水位进行预测,仿真数据表明采用灰色BP神经网络模型预测煤矿地下水位更为准确.     

基于灰色新陈代谢神经网络的管网末梢水质预测模型研究

针对管网末梢水质环境存在信息不确定、非线性的情况,本文结合灰色预测＂贫信息＂及BP神经网络非线性拟合强的优点,提出了灰色新陈代谢神经网络预测模型。该模型采用灰色新陈代谢GM（1,1）模型对BP网络的输入样本进行预处理,解决了BP网络需要大量学习样本的局限。仿真结果表明,与灰色新陈代谢、BP神经网络相比,灰色新陈代谢神经网络预测精度更高。     

基于灰色神经网络建模的水质参数预测

针对水质参数预测过程中样本数据少的特点,结合灰色新陈代谢GM(1,1)模型和BP神经网络模型,提出灰色新陈代谢BP神经网络组合模型。用灰色新陈代谢模型群的数据集作为BP神经网络的学习测试样本,解决了BP网络需要大量样本才能较好地逼近非线性函数的问题。实验表明,与普通BP网络、灰色新陈代谢模型比较,灰色新陈代谢BP神经网络组合模型的预测精度更高,能够应用于水质参数的预测。     

灰色理论及神经网络在就业预测中的应用研究

介绍GM(1,1)模型和BP神经网络模型的预测原理,同时提出了灰色神经网络模型,并将相应模型用于就业预测,研究发现灰色神经网络模型具有较高精度与较高速度.     

基于灰色GARCH模型和BP神经网络的股票价格预测

针对传统算法进行股票价格预测存在预测精度低和滞后性大的缺点,提出一种基于灰色GARCH模型和BP神经网络的股票价格预测模型。通过BP神经网络校正灰色GARCH模型预测残差实现股票价格的高精度预测。研究结果表明,与灰色GARCH、BP、GARCH和灰色模型相比较,本文提出的灰色GARCH-BP组合模型可以有效提高股票价格预测精度,为股票价格预测提供新的方法和途径。     

基于灰色神经网络的股票指数短期预测

灰色神经网络是GM(1,N)模型与BP神经网络结合的组合模型,比较适合于对小样本数据预测。本文运用灰色神经网络的理论和技术,对股市的上证综指进行了短期预测。实验结果表明,灰色神经网络预测精度优于GM(1,N)模型。     

灰色神经网络在MBR曝气强度中的应用研究

曝气是MBR膜污染的操作条件影响因子中的一个重要参数,曝气强度过大易造成膜丝断裂,过小又不能减缓膜污染。针对该问题,本研究首先运用灰色模型对中空纤维膜不同使用阶段中的最佳曝气强度值进行粗略预测。再将影响膜过滤性能的三个因素作为BP神经网络的输入,不同膜清洗次数后的最佳曝气强度作为输出,进行曝气的BP网络模型预测。最后将灰色模型的预测值及影响膜过滤性能的三个因素作为灰色神经网络的输入,最佳曝气强度作为输出,进行曝气的灰色神经网络预测。通过对两个神经网络模型的预测结果对比分析,得出结论灰色神经网络模型优于BP神经网络模型。     

基于小波神经网络的城市建设用地预测

城市建设用地的准确预测是城市土地总体规划的重要决策基础。通过对影响城市建设用地主要因素的研究,提出一种基于小波神经网络的城市建设用地预测模型,并给出相应的网络学习算法。以湖南省长沙市为例,建立了基于小波神经网络的长沙市建设用地预测模型,比较分析了小波神经网络模型与灰色BP神经网络模型和传统BP神经网络模型的预测结果。分析结果表明:小波神经网络模型比灰色BP神经网络模型和传统BP神经网络模型的收敛速度快、预测精度高,在城市建设用地预测中更具应用价值。该成果为城市建设用地预测研究提供了有益参考。     

基于灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测

针对钢铁生产过程中烧结矿碱度检测的难题,利用灰色预测的GM(I,1)模型与BP神经网络进行组合,建立了灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测模型,选取10W与矿碱度有关的输入变量,对这些变量分别进行灰色GM(1,1)预估,再进行BP神经网络预测,获得烧结矿碱度预测结果,仿真结果的相对误差小于0.005%.     

灰色神经网络模型在物流需求预测中的研究

研究物流准确预测,进行物流优化管理问题,由于现代物流需求变化是多种因素综合的结果,传统单一模型只能反映部分变化规律,不能全面反映其需求变化规律,导致预测精度不高.为了提高了物流需求的预测精度,提出一种灰色神经网络的物流需求预测方法.组合方法首先采用灰色预测模型对训练样本进行学习,得到BP神经网络的输入值,然后采用BP神经网络对其进行预测,得到最终物流需求值.将组合模型应用于湖南省物流需求预测中,实验结果表明,改进的模型提高了物流需求预测精度,发挥了2种单一模型优势,克服了单一模型不足,提供一种物流优化管理的有效方法.     

基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计

针对传统的钢丝绳断丝损伤定量检测系统检测精度不高的问题,提出了一种基于BP神经网络的钢丝绳断丝损伤定量检测系统的设计方案。该系统由漏磁检测与处理电路获取钢丝绳损伤信号,由光码盘控制单片机对损伤信号进行等空间采样,经单片机处理后的损伤信号再上传至工控机,由工控机调用Matlab软件进行BP神经网络的训练,得到权重矩阵和阈值矩阵,然后由单片机程序进行BP神经网络的前向计算,从而实现钢丝绳断丝损伤的判定。检测结果表明,该系统对钢丝绳断丝损伤的识别率达到了86.9%,具有一定的实用性。     

基于灰色神经网络的Web社区主题舆情传播模型

Web舆情传播的动态性,不确定性等特征给精确预测舆情传播带来困难．在分析了灰色理论系统的基础上,提出了灰色理论微分方程型模型（GM）和扩展BP神经网络的组合模型,该组合模型综合考虑了网络的结构和传播特性,首先建立灰色理论微分方程型模型,然后映射到扩展的BP神经网络中,通过训练数据来训练该神经网络,使网络具有传播预测能力．仿真实验表明,该组合模型在Web社区主题舆情传播预测精确性方面高于单一的GM模型．     

结合灰色扩充的GA-BP神经网络模型在渭河水质遥感反演中的应用

以渭河陕西段水域为研究对象,用遗传算法改进的BP神经网络,结合灰色理论,建立了一种结合灰色扩充的GA-BP神经网络模型,对渭河水质中的主要污染指标CODmn(高锰酸盐指数)、COD(化学需氧量)、NH₃-N(氨氮)、DO(溶解氧)进行了遥感反演建模。实验证明：改进后的人工神经网络模型在预测精度上高于普通的BP神经网络模型和传统的多元线性回归模型,可用于渭河水质遥感反演建模。
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基于灰色神经网络的航线客流量预测

准确预测航线客流量对于航空公司制定航线销售政策有着重要的作用。现有研究中鲜见考虑民航旅客出行的随机性、客流量表现出的非线性特征以及对航线客流量影响因素的分析。针对以上问题,提出一种基于灰色神经网络的航线客流量预测模型。该模型运用灰色理论弱化数据序列的随机性,再结合非线性处理能力较强的BP神经网络,构建基于灰色神经网络的航线客流量预测模型。同时验证了平均折扣率对航线客流量的影响。实验结果表明,相比于灰色GM(1,2)模型、BP神经网络模型,灰色神经网络模型具有更高的航线客流量预测精度和更强的稳定性。     

基于粒子群优化的灰色神经网络组合预测模型研究

灰色神经网络在人工智能预测领域已经得到广泛的应用,但由于其自身存在局部最小化和收敛速度慢等问题,使其预测精度受到一定的限制。针对其不足,本文提出一种利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法对股指期货历史数据进行初步预测,并且把初步预测的结果作为优化BP神经网络的输入进行训练和预测,构建了基于粒子群优化的灰色神经网络组合预测模型(PSO-GMNN)。仿真实验结果表明,新预测模型的预测精度高于BP神经网络、灰色神经网络和灰色预测模型,同时也表明了该方法的有效性和可行性。     

基于灰色G(1,1)和小波神经网络的预测模型及应用

将灰色系统、小波分析和三层BP神经网络各自优点集于一身建立了基于灰色G(1,1)和小波神经网络的预测模型,大幅度提高了模型的预测精度和可靠性。选用我国自1994年至2006年狂犬病发病率统计数据,用灰色GM(1,1)模型对历年的疾病发病人数进行建模,将拟合值做小波神经网络的输入进行二次拟合和预测。实验结果及仿真验证表明,本文模型预测效果远优于单一的灰色模型预测。     

基于灰色BP神经网络的瓦斯爆炸的预测

瓦斯浓度在很大程度上决定了煤矿井下发生爆炸的可能性,而原有灰色模型预测方法精度不是很高,但是所需的数据较少,而BP神经网络有高度的非线性计算、自学习和自组织能力。本文结合了灰色系统与BP神经网络各自的优点进行预测,使预测结果更加精确,可靠性得到很大的提高。     

粒子群算法优化BP神经网络的粉尘浓度预测

对综采工作面粉尘浓度预测的方法是建立BP神经网络预测模型.为了提高算法的拟合能力及预测的准确度,使用粒子群算法对目标函数进行改进,即将粒子群算法寻到的最优权值和阈值应用于神经网络预测模型求综采工作面粉尘浓度.比较分析新的预测模型与常用的灰色模型以及标准的BP神经网络算法,结果表明粒子群优化的神经网络算法的拟合能力和预测的准确率显著提高.     

灰色神经网络在粮食产量预测中的应用

研究粮食准确预测优化问题,粮食产量受到多种因素影响,同时具有复杂的非线性和随机性特点,传统单一模型难准确对其变化规律进行准确描述,预测精度较低。为提高粮食产量预测精度,提出一种将灰色理论和BP神经网络相结合的粮食产量预测模型。首先采用灰色GM(1,1)预测模型动态预测粮食产量变化趋势,然后运用BP神经网络对灰色GM(1,1)模型预测结果进行修正,以提高粮食产量预测精度。采用1978-2008年我国粮食产量数据对预测模型性能进行仿真测试,仿真结果表明,组合预测模型提高了粮食产量的预测精度,更能描述粮食产量变化规律,为粮食产量准确预测提供了一种有效研究方法。