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林婷婷 《计算技术与自动化》2022,41(1):79-81
基于sigmoid激活函数,建立了一种BP神经网络模型。通过对某高中2006年至2015年间的高考平均数据样本进行学习,修正了权值和阈值。系统最大相对误差为0.22%,关联度为0.6667,小误差概率为0.98,方差比为0.0002,预测结果精度为高。用于2016年至2020年间该校高考平均成绩的预测中发现,预测结果与实际结果的最大绝对误差仅为2分。对该校2021年的高考平均成绩进行了预测,最终预测结果为571分。 相似文献
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介绍了神经网络的基本概念,建立BP神经网络模型,以某个股实际收盘价为原始数据样本,对网络进行训练后,对股票价格进行了短期预测,并计算出预测值和实际值的误差.通过实验发现该模型收敛速度快,预测精度高. 相似文献
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基于改进BP神经网络的预测模型及其应用 总被引:21,自引:7,他引:21
对BP神经网络的结构及其训练算法进行了研究,并针对传统BP算法的缺陷,提出了一种采用L—M算法的改进BP神经网络。在此基础上建立了基于改进BP神经网络的非线性系统预测模型,并通过具体的仿真及实践结果验证了改进BP神经网络的有效性。 相似文献
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基于BP神经网络的城市水灾灾情预测模型 总被引:6,自引:3,他引:3
洪灾灾情预测是保险公司财产保险防灾减损工作的重要内容,它有效地预测出受灾的地区和强度,对于财产保险的费率制定、有效预防、及时施救和防灾预案编制有举足轻重的指导意义。采用了BP神经网络进行灾情预测,在学习过程中结合了聚类,采用了S函数输出限幅,引入了惯性因子,加快了学习的收敛速度,提高了预测的精度。 相似文献
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以某大型纺织企业织造工艺计算机辅助设计系统为应用背景,构建了基于BP神经网络的织机工艺质量预测模型,并且采用标准粒子群算法优化训练该神经网络模型中各层结点之间的连接权值以及结点的阈值。经过对所建预测模型的测试,证明该预测模型具有较高的泛化能力和研究价值。 相似文献
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史雨川 《计算机与数字工程》2013,(12):1894-1897,1938
为改善BP神经网络收敛速度慢、初始权阈值对计算结果影响较大且易陷入局部最优等缺陷,为提高模型的预测精度和稳定性,使用具有全局优化能力的鱼群算法优化BP神经网络的初始权阈值,依托工程实例,将BP模型及改进的模型用于基坑变形预测中,通过预测值与实测值进行对比,结果表明:AFSA-BP模型的预测精度要高于BP模型,且预测结果稳定、预测速度较快、预测误差可以满足工程的要求,对于下一步施工具有良好的指导作用,所以AFSA-BP模型是一种有效的基坑变形预测模型。 相似文献
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一种基于遗传BP神经网络的预测模型 总被引:5,自引:0,他引:5
目前神经网络常用于数据挖掘及金融预测中,提出了一个改进的稳定且高效的遗传BP神经网络预测模型.在该模型中提出了一种能够真实反映BP网络结构的编码,并对二进制编码与实数进行映射而不改变染色体的表达方式,以便更好地进行杂交变异.同时还提出了一种更能准确地反映网络误差的误差函数,它是利用相对误差并综合其他相关因素来定义的,通过实验对比分析,该误差函数使预测更加准确.最后,从编码方式以及网络误差出发提出了相应的遗传算法的适应度函数.实验中对股票及其他数据进行了测试,并与其他的预测模型进行了对比分析.通过实验表明,提出的遗传BP神经网络模型适用于长趋式预测,同时预测结果准确率高. 相似文献
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优化BP神经网络的可靠性预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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目的:通过BP神经网络对杭生素微生物效价进行测定.方法:以枯草芽孢杆菌为例,通过测定标准品及样品抑菌圈的直径,建立效价预测模型,预测待测样品抑菌圈的效价结果:对18组样品进行预测,其结果与实测值相比,最大绝对误差为,经SPSS统计软件方差检验,F值为,与一剂量法相比无显著性差异.结论:采用BP人工神经网络能够预测效价,... 相似文献
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《计算机测量与控制》2014,(3):912-914,922
针对区域用电量的时效性、复杂性和非线性等特点,提出基于人工蜂群算法(ABC)优化BP神经网络(ABC-BP)的区域用电量预测分析模型;以BP神经网络为基础,将往年区域用电量作为用电置的预测样本,采用基于ABC算法对BP神经网络的各个权值和阈值参数进行优化,最后建立模型应用于区域用电量预测系统,为分析区域内经济发展水平、经济走势、产业分布状况及政策实施效果等问题提供有力支持;介绍了人工蜂群算法(ABC)和BP神经网络算法,详细阐述ABC算法优化BP神经网络的权值和阈值;通过实验仿真对比,提出的算法预测结果比仅仅使用BP神经网络算法以及粒子群优化BP神经网络算法更高,是一种有效可靠的区域用电量预测方法。 相似文献
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随着信息技术的不断发展,数字影像技术已经渗透到生产生活的各个领域。该技术的传输和存储技术已经非常先进,但关键的图像识别技术一直是国内外的研究中心。由于传统图像识别方法的局限性,在搜索过程中还存在很多问题。神经网络为传统图像识别问题提供了一种新方法,因为它们需要较少的信息和复杂状态映射的实现。本文提出了一种基于BP神经网络的图像识别模型,利用神经网络研究。实验结果表明,该模型是高效的,具有良好的检测率。 相似文献