基于自组织神经网络的烧结终点自适应预报系统的开发

烧结终点的在线检测和提前预报对于稳定终点,进而提高烧结矿强度和产量、降低能耗有重要意义。文章介绍了烧结终点的软测量方法;提出了一个新的预报参数——风箱废气温度曲线拐点;将多层前向人工神经网络应用于烧结终点的预报,对BP算法做了较大改进,使学习算法可以自组织神经网络的结构。应用这些技术开发的烧结终点自适应预报系统能够快速、准确地判断和预报烧结终点的状态,可用于在线操作指导或作为自动控制的依据。     

基于BP神经网络的路口短时交通流量预测方法

交叉路口是一个城市交通的重要组成部分,其各方向的交通流量预测更是该城市智能交通系统中的重中之重,本文提出一种基干BP神经网络预测路口短时交通流量的方法,该方法将路口其他非预测方向和交通信号配时方案对流量预测的影响因素考虑在内。     

基于粒子群优化的神经网络短时交通流量预测

基于短时交通量的不确定特性,对城市相邻交叉口路段的交通流建模方法进行了研究.提出了基于粒子群优化的BP神经网络的信号交叉口交通量预测模型.该模型以BP神经网络为基础,用PSO算法对BP神经网络权值和阚值进行优化,从而提高了网络的预测精度.实时预测时,不只考虑本路口前几个时段交通量,同时也考虑了上下游路段的交通量的影响.仿真结果表明,粒子群-BP神经网络预测模型可以成为交通量预测的一种有效手段.     

使用动态时空神经网络的市区交通流量预测

准确的市区交通流量预测对交通管理、城市规划和公共安全等领域具有重要意义.现有城区交通流量预测方法主要采用CNN等深度学习模型,但存在以下问题：一方面由于捕获全局空间依赖需要堆砌很多层增加网络的接受域,导致学习全局空间依赖关系的效率低下,另一方面忽略了城市区域交通流量的动态性.针对上述问题,本文提出了一种基于注意力的动态时空神经网络市区交通流量预测模型(Spatio-Temporal 3D Convolution Global Depth Residual Network, ST-3DGN).首先,该模型使用多层三维卷积捕捉城市区域交通流动性;然后,采用改进的残差结构结合空间注意力机制对远距离区域间流的空间依赖性进行建模;最后,使用了一种早期融合机制稳定了训练过程,从而进一步提高了模型ST-3DGN的性能.在两个真实公开的数据集上进行了大量实验,实验结果表明本文提出的ST-3DGN模型在预测准确性方面明显优于现有的主流交通预测模型.     

基于WT/PCA的自适应神经网络人脸识别方法

提出一种基于小波变换和自适应人工神经网络的PCA人脸识别方法。该方法首先在预处理中对图像进行光照强度的补偿，然后用小波变换的方法提取人脸图像的低频子带，再用PCA方法提取特征分量，并用BP人工神经网络进行训练和识别。此算法将PCA优化的特征抽取与神经网络的自适应性相结合，取得了较高的识别率和优良的抗噪声性能。     

一种基于小波和神经网络的短时交通流量预测

针对实际交通流变化的不稳定性和复杂性的特点,应用交通流预测模型获取更准确的交通流信息,是智能交通领域的一个研究热点。提出一种基于小波分析与神经网络结合的预测模型。模型主要思想是通过小波多分辨率分析和Mallat算法对原始交通流数据进行平滑降噪处理,处理过程选用db10小波和软阈值去噪函数使得交通流曲线更加平滑稳定,更能真实反映交通流的真实情况;再采用激活函数为Tan-Sigmoid,训练函数为trainlm,各层神经元节点数为1-12-1的三层BP神经网络对消噪后的交通流数据进行训练,用训练好的预测模型对实际交通流信息进行预测,最后获取准确的交通流信息。实验结果表明,采用小波分析与BP神经网络结合的方法得到的预测结果平均相对误差为0.03%,最大相对误差为0.39,拟合度(EC)达到0.96。仅使用BP神经网络预测模型对交通流数据进行预测后得到的预测结果的平均相对误差为0.08%,最大相对误差为0.89%;实验对比采用BP神经网络预测模型和卡尔曼滤波、GM(1,1)预测模型对交通流的预测,BP神经网络预测模型的误差指标大大减小,拟合度大大提高,有较好的准确性和可行性,能较准确地反映交通流真实情况。而经过小波去噪与BP神经网络结合的预测模型提高了预测精度,为交通流的实时动态预警提供了更加准确真实的情况。     

基于自组织特征映射神经网络的土壤分类

人工神经网络中的自组织特征映射网络具有较强的聚类功能,将自组织特征映射神经网络模型应用于土壤分类,提取影响土壤分类的七个理化因子,根据19个土壤样本建立神经网络,最后验证10个土壤样本的分类结果是否正确。分析结果表明,这种方法是十分有效和方便的。同时,本文对分类结果进行分析和讨论,指出利用该模型强大的学习功功能及很好的自适应性、自组织性和鲁棒性可以为土壤分类提供一种快速、准确的信息处理手段。     

神经网络在经济预测中的应用研究

本文运用人工神经网络理论,构建了宏观经济预测模型体系,实现对国民生产总值的预测。模型提高了系统预测准确度,实现了宏观经济指标的预测,描述了宏观经济的发展趋势。并且基于预测结果的分析,对我国的经济发展做出合理的评价与建议。     

交通流量小波神经网络多步预测研究

针对交通流量混沌时间序列多步预测的问题,提出了一种基于混沌机理的小波神经网络(WNN)快速学习算法.通过将混沌理论和小波分析相结合,建立了交通流量时间序列WNN模型;阐述了混沌学习算法的机理,设计了交通流量WNN混沌时间序列自适应学习算法.仿真试验结果表明,该算法的多步预测性能明显优于应用BP网络和非混沌算法的小波神经网络.     

交通流量经验模态分解与神经网络短时预测方法

基于经验模态分解（EMD）和神经网络,提出了一种短时交通流量预测方法。通过EMD分解把交通流量分解成不同的模态,利用神经网络对分解后的各分量进行预测,再将预测值累加得到最终的预测结果。利用EMD与神经网络模型对I-800数据库实测交通流量数据进行预测,结果表明该方法具有很高的预测精度,明显优于直接采用神经网络的预测结果。     

遗传BP神经网络在网络流量预测中的应用

由于BP神经网络本质上采用的是梯度下降算法,具有收敛速度慢、容易陷入局部极小点等缺陷.针对这种情况,用具有良好全局搜索能力的遗传算法来改进BP神经网络模型,对神经网络的初始权值和阈值进行优化.仿真结果表明,遗传BP神经网络具有良好的预测效果,预测精度比传统的BP神经网络要高,误差更小,说明了遗传BP神经网络对网络流量预测是高效可行的.     

基于灰色神经网络和自适应网络过滤的流量预测模型

网络流量是衡量网络运行负荷和状态的重要参数,也是网络规划、流量管理等方面起着重要作用的重要参数。在流量管理中,流量模型用于评价接入控制机制和预测网络性能。在灰色神经网络研究的基础上,提出一种新的网络预测方法,通过自适应过滤法对灰色神经组合模型时产生的残差进行修正,从而达到比较精确的效果。实验结果表明,该方法有效可行。     

交通流量VNNTF神经网络模型多步预测研究

研究了VNNTF 神经网络（Volterra neural network trafficflow model,VNNTF） 交通流量混沌时间序列多步预测问题. 通过分析比较交通流量混沌时间序列相空间重构的嵌入维数和Volterra 离散模型之间的关系,给出了确定交通流量Volterra 级数模型截断阶数和截断项数的方法,并在此基础上建立了VNNTF 神经网络交通流量时间序列模型;设计了交通流量Volterra 神经网络的快速学习算法;最后,利用交通流量混沌时间序列对VNNTF 网络模型,Volterra 预测滤波器和BP 网络进行了多步预测实验,比较了多步预测结果的仿真图、绝对误差的柱状图以及归一化后的方均根;实验结果表明VNNTF 神经网络的多步预测性能明显优于Volterra 预测滤波器和BP 神经网络.     

BP神经网络在水质参数预测中的应用

本文利用BP神经网络良好的非线性映射特性,建立了水质预测模型,分别建立三种不同训练算法的氨氮预测神经网络,利用MATLAB神经网络工具箱编程实现。选用大量数据,反复加以训练,通过比较,挑选拟合程度好、精度误差小、泛化性能优秀的预测神经网络,并根据测试样本加以检验分析,最终选定L-MBP网络作为氨氮含量神经网络预测方案。     

BP神经网络的算法改进及应用

文章介绍了目前人工神经网络领域中BP神经网络的特点及其算法原理,以BP网络算法的缺点为出发点,从不同方面对BP算法进行改进,从而加快了网络的收敛速度,优化了网络的拓扑结构,最后对BP网络在实际中的主要应用进行了讨论。     

基于人工神经网络的数字字符识别

提出一种用神经网络来识别含有噪声的数字字符的方法。神经网络采用带有动量项和自适应学习率的反向传播算法(BP)进行训练。样本由理想信号和带有噪声的信号组成。通过比较测试结果得出对同一网络既使用理想信号又使用带有噪声的信号对网络进行训练可使系统具有更强的容错性。最后给出的实验结果证明了该方法的有效性。     

一种结构自组织的改进BP网络

介绍了BP网络的基本结构模型与常见改进算法,在此基础上提出了一种新型的结构自组织BP网络算法。该自组织BP网络算法能够根据当前收敛状态自动调整学习率,使得网络收敛速度与学习率变化保持一致。同时该BP网络算法还能根据神经元在学习过程中的变化情况及其相互关系进行网络结构自适应调整,以保证网络结构逐渐趋于合理性。     

Transputer并行结构支持的通用神经网络模拟系统

本文介绍一个通用的神经网络模拟系统。该系统中的计算在多个Transputer处理器组成的环式结构上进行,用于矩阵运算的算法基于S.Y.Kung的工作,但进行了改进。为充分开发Transputer的计算能力,处理器之间采用数据块传送数据,且通信次数被尽量减少。该系统还提供了友好的人-机交互,没有Transputer系统概念和知识的用户也可以在DOS环境下直接使用。因此,该系统不仅速度极快。而且易于使用。     

遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测

为了提高网络流量预测精度,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测模型(GA-BPNN)。首先采集网络流量数据,并进行相应预处理,然后将网络流量训练样本输入到BP神经网络进行学习,并采用遗传算法对BP神经网络参数进行优化,最后采用建立的网络流量预测模型对网络流量测试集进行预测,并通过仿真实验对模型性能进行测试。结果表明,GA-BPNN提高了网络流量的预测精度,获得比较理想的网络流量预测结果。