基于PCA和蜂群算法优化的BP神经网络

在研究BP神经网络的基础上,针对其收敛速度慢、容易陷入局部极小值等问题进行分析,设计实现一种新的混合神经网络模型。通过引入主成分分析的思想对样本进行降维,简化BP网络的结构,之后采用蜂群算法来优化BP网络的权值,把得到的最优权值赋予该神经网络,从而使优化后的神经网络具有结构简单、泛化性好和不易陷入局部极小值等优点。仿真实验结果表明,该网络模型能够达到比较高的分类精度。     

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BP神经网络的灾情预测模型

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、及时施救以及防灾预案的编制有重要的指导意义。该文采用了BP神经网络进行灾情预测，在学习过程中结合了聚类，引入了惯性因子，加快了学习时的收敛速度，试验证明，取得了良好的学习和测试效果。     

基于PCA和神经网络的农残含量预测模型研究

为提高快速检测农残含量的精度,针对建模数据特征发生明显变化的实际情况,提出了一种结合主成分分析（PCA）和神经网络的分段多模型方法。提取建模数据的前2个主成分作为模型的输入,分别使用主成分回归（PCR）和BP/RBF神经网络建立单一及分段多模型。通过计算模型验证集的输出总误差和误差百分比,对比模型检测精度。试验表明：与单一模型相比,利用神经网络建立的分段多模型可以显著降低农药含量的预测误差,使用BP和RBF网络建立的低浓度段模型的输出误差百分比分别为0.8%和0.4%,RBF网络效果更好。该方法可以在待测农药的较大浓度范围内实现定量检测,具有较强的实用性。     

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BP神经网络算法的成绩预测模型研究

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。     

基于遗传算法和神经网络的股票价格预测

针对证券市场运作的复杂性,提出了一种改进的BP神经网络模型,并将其应用于金融街的股价预测。采用遗传算法对网络结构和权值进行了优化,提高了网络的预测精度,加快了收敛速度,克服了以往传统预测方法的缺点。实验结果表明,将改进的BP网络模型用于股市分析和股价预测具有一定的准确性和应用价值。     

基于IIGA-BP神经网络的钢材销售预测模型

为克服传统BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)在销售预测中,预测精度低、收敛速度慢的缺点.提出了一种基于改进免疫遗传算法(Improved Immune Genetic Algorithm,IIGA)优化BP神经网络的销售预测模型.改进的免疫遗传算法提出了新的种群初始化方式、抗体浓度的调节机制及自适应交叉算子、变异算子的设计方法,有效的提高了IIGA的收敛能力和寻优能力.并用IIGA优化BPNN的初始权值和阈值,改善网络参数的随机性导致BPNN输出不稳定和易陷入局部极值的缺点.以某钢铁企业的历史销售数据为例进行实证研究,利用Matlab分别构建BP、IGA-BP和IIGA-BP神经网络预测模型进行仿真对比分析.实验证明,IIGA-BP神经网络预测模型较BP神经网络预测模型预测精度提高了23.82％,较IGA-BP神经网络预测模型预测精度提高了22.02％.IIGA-BP神经网络模型对钢材销售预测的泛化性能更好,预测效果更稳定误差基本保持在[0.25,0.25]之间,预测精度大幅度提高,为企业销售预测提供了一种较为有效的方法.     

基于BP神经网络的上市物流公司业绩预测模型

为了科学预测上市物流公司的业绩,并利用BP神经网络的自我组织、自我学习和抗干扰等特性,建立了上市物流公司的业绩预测模型。首先以2010年的23家上市物流企业的数据为研究对象,然后采用BP算法建立预测模型对公司业绩进行预测,最后预测结果与它们的实际情况基本吻合,综合评估反映了上市物流公司的业绩。     

基于大数据背景下的多层神经网络股票预测模型

随着互联网以及股票市场的不断发展,产生了蕴含丰富信息的海量股票数据。由于大数据技术不断普及,处理海量股票数据逐渐变得可能。本文通过对海量的历史数据进行研究,利用智能算法建立多层神经网络对数据进行处理。首先运用小波分析技术将股票价格波动曲线分解为低频部分和高频部分,其次分别利用Elman和BP神经网络进行训练,最后进行小波重构得出股票价格预测值。研究结果表明:通过改进,将预测结果与实际值进行对比,均方误差MSE=6.4495′10~(-6),模型预测精度较好。     

基于神经网络的股市预测

本文讨论了有关神经网络用于股市预测方面的问题，包括股市原始数据的预处理、训练样本的确定。提出了适合于描述股市动态特性和时序特性的网络模型及学习算法，并对上海股市作了实际的预测。实验结果表明本文提出的方法是可行的和有效的。     

边坡位移LMD-BP神经网络模型研究

结合局部均值分解LMD(Local mean decomposition)算法和BP神经网络算法,提出一种全新的局部均值分解——BP神经网络位移时序预测模型。通过把实际监测的位移值作为训练样本,利用局部均值分解算法对其进行高度的自适应分解,得到多个生产函数PF(Product function)分量;而后通过BP神经网络模型对每一个PF分量进行预测,再把各个PF分量预测值进行重构累加,即可得到位移的预测值。通过BP神经网络对相关参数进行优化,达到了对于预测精度的改善。将该模型应用到永久船闸高边坡的三个监测点上进行位移时序预测中,结果表明,预测精度较高,具有一定的科学依据,在边坡体位移时序预测领域中具有极大的潜在价值。     

基于神经网络模型的时间序列预测算法及其应用

提出了一种神经网络模型的时间序列直接多步预测算法。网络的学习采用具有遗忘因子的ＢＰ算法与时差方法相结合的混合算法，解决了经典ＢＰ算法在直接多步预测中不能渐进计算的问题，同时网络具备一定的结构学习能力。采用该算法对现场采集的高炉铁水含硅量时间序列数据进行预报实验，表明本文提出的直接多步预测方法是可行的。     

基于遗传算法的模糊神经网络股市建模与预测

提出一种基于模糊神经网络的股票市场建模与预测方法，并采用遗传算法训练网络权值及模糊子集的划分，对于上证指数及个股的建模与预测结果表明，该方法具有很强的学习与泛化能力，在处理诸如股票市场上这种具有一定程度不确定性的非互性的建模与预测方面有很发的价值。     

基于BP神经网络的学习行为评价模型及实现

本文针对网络多媒体教学环境下学生学习行为出现的新情况、新问题，设计一种智能化评价模型实现新型教学模式下学生学习行为的评价，并验证该模型的可行性。该模型可以满足网络教育标准化、个性化要求，具有很强的学习、联想和容错功能，其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法，使分析评价更加快速准确。     

基于神经网络LMBP算法的入侵检测方法

阐述了基于神经网络LMBP算法的入侵检测方法,在对网络中的IP数据包进行分析处理以及特征提取的基础上,采用神经网络进行训练或判别,以达到对未知数据包进行检测的目的.由传统的BP算法与LMBP算法的分析与比较得到:LMBP算法解决了传统BP算法的收敛速度慢、易陷入局部最小的问题.实验结果表明,LMBP算法的学习速度快,收敛速度快,将这个算法应用于基于神经网络的入侵检测,效果良好,判别准确率高,为实现高效准确的入侵检测提供了一种有效的方法.     

基于卷积神经网络及改进支持向量机的行人检测

针对自动驾驶实际道路场景复杂导致行人误检率高的问题,提出一种基于卷积神经网络及改进支持向量机的行人检测方法。利用聚合通道特征快速获取图像候选区域,将归一化后的候选区域图像输入卷积神经网络对其进行深度特征提取;利用主成分分析法将卷积神经网络末端所得到的特征向量进行降维处理,减少其冗余特征信息以获得精确的行人特征描述;将行人特征送至优化后的支持向量机完成分类。考虑支持向量机在分类过程中存在核函数参数选择困难的问题,利用改进后的蚁群算法对其进行优化选择,获得最优支持向量机参数以提高分类精度。实验结果表明,不同场景下的行人平均检测精确度达到92%,误检率大幅下降且具有较好的实时性。     

基于神经网络和弹性积分的控制器设计及应用

提出一种新型的智能PID控制器。将前馈神经网络BP网络作用在弹性积分控制器上,在线调整控制器的参数,采用RBF神经网络作为辨识器在线辨识控制输出对控制输入对象变化的灵敏度信息,提高系统的控制精度。该智能控制器实现了整体性能优化和个别参数优化相结合的思想。通过MATLAB仿真,该新型控制器具有超调量低、鲁棒性好等控制效果。     

基于BP网络的公开密钥密码体制分析方法

在公开密钥密码体制传统分析方法的基础上,提出了用神经网络分析公开密钥密码体制的方法.利用二层BP网络,在所有单字符明文分组的空间中,进行了大量的实验,构造了RSA密码体制分析机,结果表明,该密码分析机可以达到较高的解码正确率.     

一种基于神经网络的沉积相识别方法

将人工神经网络(ANN)模式识别技术应用于对测井曲线进行单井划相,加快了划相速度,大大提高了工作效率.根据某地区的河流微相特征标志,给出了一种基于神经网络的沉积相识别方法.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.