Modeling and Simulation of Time Series Prediction Based on Dynamic Neural Network

Molding and simulation of time series prediction based on dynamic neural network(NN) are studied.Prediction model for non-linear and time-varying system is proposed based on dynamic Jordan NN. Aiming at the intrinsic defects of back-propagation (BP) algorithm that cannot update network weights incrementally, a hybrid algorithm combining the temporal difference (TD) method with BP algorithm to train Jordan NN is put forward.The proposed method is applied to predict the ash content of clean coal in jigging production real-time and multistep. A practical example is also given and its application results indicate that the method has better performance than others and also offers a beneficial reference to the prediction of nonlinear time series.     

应用神经网络对精煤灰分含量进行实时预报

针对具有不确定性、时变性和复杂非线性关系的跳汰选煤过程，提出了精煤产品灰分含量的新型实时多步预测方法．本基于Jordan神经网络构造了具有多作用因素输入和灰分含量动态时间序列反馈的实时动态建模预测模型，提出了BP算法和TD法相结合的网络学习新算法．该方法比传统预测方法具有更好的收敛性和适应性．应用结果表明，预测命中率和预测精度较高。     

人工神经网络应用于时间序列预测的探讨

介绍了时间序列方法和适用场合,突出了基于神经网络的时间序列信息预测方法的重要性,进一步研究了BP神经网络技术,包括BP网络模型结构、BP网络学习过程、BP算法,并概括了BP算法存在的不足和改进方向。     

基于BP神经网络的长江流域人口预测研究

人口系统是一个非常复杂的非线性系统．对人口数量的准确预测能为生态经济可持续发展计划的制定提供重要依据。建立了一维时间序列的长江流域人口数量的BP神经网络模型．根据1988～2001年长江流域人口统计数据．借助Matlab6.5软件进行预测．并与指数平滑预测、自回归模型、Logistic模型的预测结果进行比较．结果表明应用BP神经网络对人口数量的预测精度更高、效果更好。     

基于递归网络的混沌时间序列预测

为了能对时问序列充分建模,从混沌的慨念入手,将混沌与神经网络相结合,利用人工神经网络的拟合特性,提出了递归网络的混沌时间序列预测方法。给出了递归神经网络预测的基本理论、数学模型、及具体步骤,并通过由杜芬方程所产生的混沌时间序列对该神经网络进行了模拟实验。仿真结果表明,该方法远好于前馈网络的预测效果,其预测误差在10^-15的数量级上。     

用加强学习方法解决基于神经网络的时序实时建模问题

提出了将基于神经网络的时序一步预测模型的实时建模预测问题归结为加强学习问题，从而提出用时差法和误差反向传播法分别解决时间信用赋值问题和结构信用赋值问题．实验结果表明，该方法可以提高预测精度．     

神经网络BP算法在有源消声中的应用

为了克服传统自适应有源消声算法在应用中稳定性方面的不足,尝试将神经网络反向传播（ＢＰ）算法应用于有源消声技术。文中建立了基于ＢＰ算法的自适应有源消声（ＡＡＮＣ—ＢＰ）模型并给出该算法的递推公式。利用ＴＭＳ３２０Ｃ２５开发板实现了该算法功能。在半消声室中进行了单频和１００Ｈｚ带宽的消声实验,仅利用单个次级源结构便获得较好的消声效果。实验证明,基于ＢＰ算法的消声系统具有良好的稳定性。     

基于ARMA-BP神经网络模型的风电功率预测研究

结合ARMA时间序列预测模型和BP神经网络预测模型的优点,构建ARMA-BP神经网络混合模型,对风电功率预测问题进行研究。采用构造性神经网络模型得出的类别值对统计时间序列模型的预测值进行修正,提高了风电预测的精度和效率。     

基于人工神经网络的锻造性能预报的研究

应用Ｇｌｅｅｂｌｅ－１５００热模拟试验机研究了１Ｃｒ１８Ｎｉ９Ｔｉ的热墩成形过程,得出了流动应力随变形条件的变化规律,测量了空冷后试件的硬度。首次采用人工神经网络对锻造性能进行预报,采用不同的改进ＢＰ算法加速了网络的收敛,得到了较好的网络信息,对１Ｃｒ１８Ｎｉ９Ｔｉ的锻造性能进行了较准确预报。     

基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制器及仿真研究

提出了一种基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制系统,并介绍了模糊神经网络控制器的结构及其参数的蚁群优化算法.仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于遗传神经网络的入侵检测模型

针对入侵检测系统中存在的对入侵事件高误报率和漏报率问题,提出了遗传神经网络,该方法基于遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,利用遗传算法优化网络初始权重,将遗传算法和BP算法有机结合．实验结果表明,该算法正确鉴定合法的用户矢量为93％,发生7％的误报率．与BP、GA算法相比,分别高出2．875％和5．562％．     

基于遗传算法优化的BP神经网络的变压器油中气体预测

对变压器的运行状态和潜伏性故障进行有效预测,可避免出现维修不足或过度维修。由于BP神经网络具有对初始值敏感、易陷入局部最小的缺点,因此,其预测精度不高。本文采用遗传算法(GA)优化的BP神经网络对变压器油中气体进行预测和分析,结果表明,所采用的方法可有效提高BP神经网络的预测精度。     

神经网络在预测中的应用

本文介绍了多层前向神经网络及其学习算法。并利用多层前向神经网络对复杂非线性系统进行预测研究。实验结果证明该方法是有效的。     

基于混沌时间序列及神经网络的大同电网负荷短期预测研究

精确的负荷预测对电力定价、实时负荷调整起着十分重要的作用.提出利用径向基函数神经网络模型,通过采用混沌时间序列的方法,对大同地区的全网用电负荷数据进行了短期预测验证.通过数据预处理产生混沌序列,进而通过相空间参数完成了相空间重构.最后通过RBF网络预测得到了相应的预测值,并与实际值进行了对比.结果表明:得到的预测结果与实际结果几乎重合,证明了该方法的高度预测能力与适应能力.     

The tool for building an NN based on improved BP algorithm

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＢａｃｋ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ (ＢＰ)ｉｓａｖｅｒｙｕｓｅｆｕｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｍａｎｙａｓｐｅｃｔｓ.Ｂｕｔｉｔｈａｓｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ:①Ｔｈｅｌｏｃａｌｌｅａｓｔｐｒｏｂｌｅｍｉｎｅｖｉｔａｂｌｅｄｕｅｔｏｉｔｓｎｏｎ ｌｉｎｅａｒｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ②Ｔｈｅｓｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｔｓｐｅｅｄ③Ｌａｃｋｏｆａｃａｄｅｍｉｃｇｕｉｄａｎｃｅｆｏｒｔｈｅｈｉｄｄｅｎｎｏｄｅｓ’ｎｕｍｂｅｒｃｈ…     

Prediction of Gas Emission Based on Information Fusion and Chaotic Time Series

1 Introduction Gas emission has a great effect on the produc- tion of a coal mine. It is also a major reason for the installation or expansion of ventilation in coal mines. The accuracy of gas emission prediction is very im- portant to the security of the production of the mine and the improvement of economic effectiveness. Different mines and working faces have differ- ent rules concerning gas emission and gas prediction models should be changed when exterior conditions change. There are man…     

基于BP神经网络对时滞系统的模型参数辨识仿真

主要研究了基于BP神经网络对时滞系统的参数辨识,分析了两种辨识结构和两种建模方法,对系统被控对象的建模采用了神经网络正模型,辨识结构为串-并联型.考虑加强BP网络的泛化能力,用随机数据去训练网络,然后得到训练后的权值,给一个阶跃信号,利用交叉两点法,从而得到时滞系统的特征参数.通过仿真,基于BP网络对时滞系统的参数辨识是有效的.     

神经网络与时间序列模型在股票预测中的比较

首先利用时间序列中的AR IM A模型和人工神经网络建立了两类股票价格预测模型并对一定时期的股票价格进行了预测,然后用4种广为使用的统计评价方法对两类模型的预测性能进行了比较。结果表明,两种模型都取得了很好的整体预测效果,而在趋势预测方面,神经网络则得到了比AR IM A模型更准确的结果。     

BP神经网络的遗传优化及其应用研究

针对BP神经网络具有训练速度慢、容易陷入局部极小值的特点,在分析其训练算法本质的基础上,提出将遗传算法（GA）引入神经网络训练,优化神经网络的权值和闽值,充分发挥遗传算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索优势,形成了一种新的GA—BP神经网络．应用实例仿真结果表明,GA—BP神经网络具有全局搜索、快速收敛的特点,建立的模型具有较高的预测精度和良好的泛化能力．     

基于神经网络的大气污染预报方法的研究

大气污染物浓度的变化具有较强的非线性特性，基于人工神经网络捕捉非线性变化独特的优越性，将RBF网络应用于实测大气污染物浓度的预报。