基于PCA和IFOA-BP神经网络的股价预测模型

针对基于BP神经网络的股票价格预测模型在价格预测时存在较大误差的问题,在BP神经网络方法的基础上引入了主成分分析方法(PCA)和改进的果蝇算法(IFOA),提出一种基于PCA-IFOA-BP神经网络的股票价格预测模型。通过PCA对股票历史数据进行降维,减少冗余信息;采用改进的果蝇算法优化BP神经网络的初始权值和阈值;建立基于PCA和IFOA-BP神经网络的股票价格预测模型。对上证指数股票价格数据进行仿真验证,仿真结果表明:在股票价格预测中,该模型比BP神经网络、PCA-BP和PCA-FOA-BP的预测精度更高,是一种有效可行的预测方法。     

基于PCA和神经网络的识别方法研究

在计算机集成制造系统环境下,质量控制图是统计过程控制的重要工具,实际应用中最困难的是识别出控制图中由于异常因素造成的不同异常模式。针对这一问题展开研究,用主成分分析法作为前处理过程进行样本集的选择与优化,提出了基于PCA_改进BP算法的控制图模式智能识别方法。     

基于PCA和PNN的发动机故障诊断研究

本文提出了一种基于主成分分析（PCA）和概率神经网络（PNN）的故障诊断方法。该方法首先利用PCA分析建模消除变量之间的非线性关联,降低噪声的影响,在保证数据信息丢失最少的情况下,大大降低了原始数据空间的维数,然后利用概率神经网络对降维后的数据进行模式分类,最后结合某汽车发动机的故障诊断进行仿真研究。仿真结果表明,该方法是有效可行的。     

基于PCA技术的神经网络说话人识别研究

针对当提取以整段语音的多维语音特征参数为BP 神经网络输入而带来的说话人识别率和网络训练稳定性的问题,提出了一种用于BP 网络的基于主分量分析的PCA新方法。将该方法得到的降维语音特征参数用于BP 网络中,其识别率和训练速度都得到较大提高,使得基于BP 神经网络的说话人识别得到更好效果。     

基于聚类和主成分分析的神经网络预测模型

提出一种基于聚类和主成分分析的神经网络模型,用于高炉运行指标的实时预测.首先采用谱系聚类将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用主成分分析方法对影响目标数据的众多变量进行降维处理,在此基础上,构建了高炉运行指标的神经网络预测模型,大大改善了预报的精度和效率.通过对采集的高炉数据进行测试,表明本文提出方法的有效性.     

基于PCA的GABP神经网络入侵检测方法*

为克服BP算法易陷入局部最小的缺点,同时为减少样本数据维数,提出一种基于主成分分析(PCA)的遗传神经网络方法。通过降维和去相关加快收敛速度,采用改进的遗传算法优化神经网络权值,利用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练。MATLAB仿真实验结果表明,该方法在准确性和收敛性方面都优于BP算法,应用于入侵检测系统中的检测率和误报率明显优于传统方法。     

基于改进的BP神经网络税收预测模型的研究

因为税收数据的非线性、冗余性等特点,传统的税收预测模型的精度都不高.为了提高税收预测的精度,提出了一种主成分分析和BP神经网络相结合的税收预测模型.首先利用主成分分析法对影响税收的8个因子进行处理,消除重复的信息,结果保留了2个主成分作为神经网络的输入,达到了降维的目的,加快了网络训练的收敛速度.然后用BP网络对样本进行训练,仿真结果表明,通过不同模型之间的对比,发现PCA-BPNN模型的预测精度更高,可用性更好,是一种高效的预测方法.     

基于PCA和神经网络的故障诊断技术

提出一种基于PCA和神经网络的故障诊断/识别方法,利用主元分析法提取故障样本集的主元,实现故障样本的最优压缩,简化故障诊断中神经网络分类器的结构,提高神经网络的分类速度和测试精度。仿真结果表明,该方法可以有效减少输入层神经元个数,提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确性,具有良好的故障识别能力。     

基于AGA-LVQ神经网络的软件可靠性预测模型研究

针对当前大多数软件可靠性预测模型预测准确率不高等问题,利用LVQ神经网络的非线性运算能力和自适应遗传算法(AGA)的参数寻优能力,提出了一种基于AGA-LVQ的软件可靠性预测模型。首先对待预测的数据用主成分分析(PCA)等方法进行预处理以降低维度,去除冗余和错误数据,然后根据自适应遗传算法来计算最优的LVQ神经网络初始权值向量,最后运用LVQ神经网络进行软件可靠性预测实验。通过与传统方法的对比,证明该方法具有较高的预测准确率。     

基于改进BP神经网络的软件质量预测模型研究

本文从软件质量检测方法入手,首先介绍了软件质量检测的几种常见方法。然后就所阐述的几种方法进行了比较和分析。采用BP神经网络的检测方法对软件质量进行检测,并且对传统的BP神经网络检测法进行了相应的改进得到一种更加适合本系统检测的方法。最后通过实验得出该算法检测的实际效果,并加以总结分析。     

基于人工神经网络的软件失效预测模型研究

在软件开发的早期预测有失效倾向的软件模块,能够极大的提高软件的质量。软件失效预测中的一个普遍的问题是数据中存在噪声,而神经网络具有鲁棒性并对噪声有很强的抑制能力。该文介绍了一种基于人工神经网络的软件失效预测模型,给出了基于反向传播算法的多层前向网络的网络结构。用这种方法对朗讯光网络有限公司开发的SDH通信软件进行了分析,并得到了较高的预测准确率。通过采集通信软件的不同发布版本的测试历史数据,讨论了训练集数据的选择与预测精度之间的关系。     

基于神经网络的某超市水产品运营量预测模型研究

随着人工神经网络技术的不断成熟,人工神经网络和预测预报紧密结合起来。结合＂神经网络＋预测＂的开发模式,引入BP人工神经网络学习算法,构建了某超市水产品运营预测模型,并讨论不同结构的BP网络及随机初始化对预测结果的影响,同时进行了神经网络预测方法和其它预测方法的比较。     

基于主元分析的径向基神经网络预测模型研究

结合主元分析(PCA)和径向基函数(RBF)神经网络,建立了地下水动态模拟与软测量预测模型。通过主元分析法提取主要成分,实现数据预处理;将选取的主要成分作为RBF神经网络的输入;采用k均值聚类算法确定RBF网络隐含层参数,并用递进最小二乘法确定输出层权值。仿真结果表明,该模型优化了网络结构,提高了预测精度。     

基于特征脸及人工神经网络的人脸识别

人脸是一个复杂的多维可见模型,开发人脸识别的计算模型是比较复杂的.介绍了一种基于信息理论的编译人脸图像的识别方法.该方法涉及两个方面:一是使用主成分分析进行特征提取;二是使用前馈反向神经网络进行识别.并使用400张人脸图片(40类)测试了该方法,识别率高达97.018％.     

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。     

基于人工神经网络的发电机故障暂态稳定性预测方法研究

提出了一种利用径向基函数神经网络(RBFNN)预测大扰动后发电机转子转角值的方法,来实时判断系统暂态稳定状态,并对相干发电机组的辨识进行了研究。在故障后将相量测量单元(PMU)同步采样的前六个周期的发电机的转子角度和电压等数据作为神经网络的输入,以预测系统未来的状态。该方法还可以实时判断发电机的同步状态。在测试系统上对该方法以不同运行条件进行了评估,实验结果证明所提出的径向基函数神经网络对扰动后的转子转角值具有良好的预测性能,适合于实时应用。     

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。     

一种改进的径向基神经网络预测算法

神经网络是数据挖掘的常用的方法之一,主成分分析方法是统计学多元分析中的一种分析多个变量间内在关系的方法。将主成分分析预处理方法与神经网络结合起来使用,可以分析原始变量间关系,将原始数据降维,减少数据规模。对神经网络算法和主成分分析相关理论进行了研究,在此基础上,结合大量的气象数据和北京的传染病数据,提出了一种改进的基于主成分分析预处理结合神经网络算法的数据挖掘方法。通过对比实验测试,本文提出的组合算法在收敛速度及预测准确性方面的性能有了很大程度提高。结合国家重大专项疾病预测项目,将该方法应用于其中的流行性传染病的预测上。     

基于反射光谱的PCA及BP神经网络法预测甘蔗叶片叶绿素含量

叶绿素是植物进行光合作用的重要色素,叶绿素含量可以作为评价植物生长状况的重要参数。本研究基于甘蔗叶片的反射光谱,利用PCA及BP神经网络算法,建立了甘蔗叶片的叶绿素含量预测模型。PCA算法可以在尽可能少地丢失有用光谱信息的前提下,降低输入光谱矩阵的维数,最大限度地减少冗余信息。BP神经网络算法因其良好的非线性逼近能力可大大提高该模型的预测精度。研究发现：基于PCA和BP算法建立的叶绿素含量预测模型,其预测值与实测值之间的R2达0.8929,表明该模型具有较高的预测能力。