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。     

炼焦生产过程综合生产指标的改进神经网络预测方法

针对炼焦生产过程综合生产指标 (焦炭质量、产量和焦炉能耗)检测的严重滞后问题,提出一种改进BP神经网络预测方法.首先基于相关过程参数的主元分析和灰色关联分析,确定出预测模型的输入输出变量;然后采用基于改进差分进化算法的BP神经网络建立预测模型,并与基本BP神经网络预测模型进行比较;最后,对改进BP神经网络预测模型进行了验证.实验结果表明,改进BP神经网络预测模型具有较快的收敛速度和较高的预测精度,模型的预测效果可以满足生产工艺要求.     

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。     

基于面料力学属性的三维织物模拟

为了精确再现虚拟服装中面料的力学属性,提出一种模拟不同材质织物变形效果的方法.首先测试样本的力学性能参数,通过相关性分析获得其中与悬垂特性密切相关的部分参数,以此作为神经网络的输入数据;然后对比实拍样本及其静态仿真效果图,将获得样本仿真模型控制参数的期望值作为BP神经网络的输出数据;最后建立BP神经网络实现织物力学属性与仿真模型控制参数之间的非线性映射.应用文中方法对15种常用服装面料进行实验的结果表明,仿真效果较好地体现了面料的材质信息,在此基础上实现的虚拟服装更加精准,有助于提高系统的真实感.     

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。     

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。     

基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测

为更有效预测设备故障,提出一种基于灰色粗糙集与BP神经网络的设备故障预测模型。用灰色关联分析和粗糙集理论分别对二维故障决策表进行横向和纵向两个维度的约简,将冗余的数据和属性去掉,并将约简后的数据输入到BP神经网络,预测设备故障。最后以地铁信号设备故障预测为例进行实例验证,结果表明,该模型预测误差更小,预测准确率更高。     

改进型灰色神经网络模型在油田产量中的应用

石油产量的精确预测,是石油企业制定合理的生产计划、避免盲目投资、实现可持续开发的重要条件。论文基于传统的灰色预测模型,根据大庆油田1992～2011年产量数据,推出了两种改进预测模型,分别对灰色模型进行参数优化和初值修正,并采用神经网络确定了组合模型中各单项模型权重,建立了改进灰色-神经网络组合模型,对大庆油田产量进行预测。实际数据分析结果表明:灰色-神经网络组合模型不仅可以有效解决BP网络训练样本不足的问题,还能有效运用各单项模型信息,从而明显提高了精度。通过进一步的分析、对比及讨论,文章认为,灰色-神经网络预测模型运用于国内外石油产量预测,方法可操作性强,结论科学性显著。     

基于SDSS的渔业资源预测决策系统

针对经济渔业资源特点,实现渔业资源及决策信息的图形化展示,提出用本体库取代知识库构建空间决策支持系统,优化知识组织方式,提高查询效率。将数据库、模型库、本体库与GIS有机集成,为决策者提供资源发展事态信息。融合灰色预测模型和BP神经网络的优点构建灰色神经网络预测预警模型,通过东海经济渔业资源数据进行实证分析,实验结果表明,该预测预警模型具有较高的精确度及较好的效果。     

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。