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空气污染指数(AIR POLLUTION INDEX,简称API)是一种反映和评价空气质量的方法,本文以厦门市环境监测部门公布的API数据为依据,通过对BP神经网络模型的研究并对比几种API预测模型。结果表明BP神经网络模型预测值与实际值非常接近,完全可以满足对预测的要求。 相似文献
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利用BP神经网络模拟了钻井液的粒度分布与钻井液处理剂种类及加量之间的关系,并采用神经网络集成的方法提高模型的泛化能力。利用激光散射粒度分析仪测定了NaCl、CaCl_2、钻井液用高温抗盐降滤失剂SPNC、磺甲基酚醛树脂(SMP-2)4种处理剂对钻井液粒度分布的影响,选用60组实验数据作为试验样本,建立了钻井液粒度分布模型,并利用19组实验数据验证其精度。结果表明:该模型具有良好的预测精度,集成网络输出结果的平均误差率和最大误差率均小于单个神经网络子网,表现出良好的泛化能力;并利用该模型研究了单一处理剂对钻井液粒度的影响。 相似文献
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根据城市工业用电量与其影响因素之间存在的非线性映射关系,建立了一个改进BP人工神经网络模型,并将其应用于泰安市工业用电量的预测中.实例表明,该方法预测精度较高,具有一定的推广价值. 相似文献
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张立仿 《计算机与数字工程》2014,(4):660-663
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. 相似文献
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遗传算法和BP神经网络在GDP预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
陈志高 《计算机与数字工程》2009,37(9):172-175
GDP是衡量一个国家或地区宏观经济状况的综合表现的一个重要指标,要想做到对宏观经济进行积极而有效的调控,首先要对未来经济的走势进行预测,根据预测结果制定相应的宏观调控手段,对GDP与经济发展提出政策思考,是十分有意义的。因此,文章运用遗传算法和BP神经网络对GDP进行预测,以揭示其变化规律和发展趋势,为制定科学的宏观调控政策提供依据。 相似文献
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介绍了如何使用BP神经网络在已经有大量历史数据的基础上来预测未来的水质参数和如何使用函数来实现BP算法来预测未来水质参数的程序。 相似文献
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针对BP神经网络对初始权重敏感,容易陷入局部最优,人工蜂群算法局部搜索能力和开发能力相对较弱等问题,提出一种基于改进人工蜂群和反向传播的神经网络训练方法。引进差分进化思想改进人工蜂群算法,并对跟随蜂的搜索行为进行更准确的描述。用改进的人工蜂群全局搜索神经网络的初始权重,防止神经网络陷入局部最优。用新的方法对神经网络训练进行分类。实验结果表明,该算法相对于标准的BP神经网络,有效提高了分类正确率,泛化能力较强。 相似文献
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基于改进BP网络的染色合格率预测 总被引:1,自引:2,他引:1
由于多种因素对染色质量的影响是非线性的,本文在分析影响染色质量因素的基础上,提出了基于BP神经网络的染色合格率预测模型。针对传统BP算法的缺陷,本文采用L-M算法改进BP网络。仿真结果表明,利用该模型预测染色合格率是比较准确而且有效的。 相似文献
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BP神经网络是在深度学习的研究中使用较为频繁的神经网络。本文提出一种改进遗传算法优化BP神经网络的算法(IGABP),利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始结构。由于遗传算法易陷入局部最优解,影响自身的寻优能力,故对遗传算法进行改进,最后构建糖尿病并发症预测模型进而预测糖尿病并发症的发生。本文改进遗传算法的选择算子并改进自适应遗传算法的交叉及变异概率公式。通过构建预测模型,将改进后的IGABP与BP、GABP、AGABP进行比较。仿真实验结果表明,使用IGABP进行预测的准确率要明显优于BP、GABP与AGABP,并且加快了网络的收敛速度。 相似文献
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将BP神经网络用于电力负荷预测。给出了具体的数据处理方法、神经网络构造及预测结果评价方法。在南京市夏季电力负荷统计数据集上面的实验结果表明,BP神经网络能够对电力负荷进行较好地预测。 相似文献
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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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为了提高光伏发电功率的预测精度,提出一种改进BP神经网络的光伏发电功率预测模型.首先采用包括室外温度、光照辐射量、风速等作为输入层节点,交流发电功率作为输出节点,引入RMSE作为衡量最优模型指标,确定了隐含层节点数,然后采用BP神经网络对其进行学习,并采用布谷鸟搜索算法对BP神经网络进行优化,最后采用仿真实验对其有效性进行测试.结果表明,改进神经网络提高了光伏发电功率预测精度,具有一定的推广价值. 相似文献
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BP神经网络利厢误差的反向传播调整神经网络的权值,BP神经网络的训练速度和训练误差很大程度上取决于学习逑率和动量因子的设置。本文提出了一种改进的BP神经网络模型,学习速率和动量因子随误差实时调节,并进行了仿真。仿真结果表明,改进的BP神经网络比传统的BP神经网络收敛更快,误差更小。 相似文献