基于改进 BP 网络模型的公路流量预测

针对公路客货运量预测的问题,对现有的常用预测方法进行研究,提出改进 BP 神经网络预测模型.该模型首先采用动态陡度因子改变激励函数的陡峭程度,改善激励函数的响应特征,得到更好的非线性表达能力;其次利用附加动量因子,通过将以前的经验进行积累,降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感性,较好地遏制网络陷于局部最小;再次采取变学习率学习算法,先给一个较大初值,随着学习过程的进行,学习率不断减小,网络趋于稳定.改进 BP 算法既可以找到更优解,又可以缩短训练时间.结合某地区的公路运量相关数据,对改进 BP 神经网络预测模型进行了验证.实验结果表明,该模型的相对误差和迭代次数都取得了较大的改善,对公路客货运量预测很有效     

改进神经网络模型对通信网可靠性的预测

首先利用一种改进后的粒子群算法对BP神经网络权值的选取进行优化,然后以LAN/WLAN集成网络为背景,用三种方法（BP神经网络、改进PSO算法优化后的BP神经网络、SVM）建立了LAN/WLAN集成网络可靠性的预测模型,最后通过实验比较,证明了改进后的神经网络模型预测通信网的可靠性、有效性和优越性。     

基于改进型粒子群优化算法的BP网络在股票预测中的应用

本文提出了基于改进型粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,首先改进了传统的BP算法,有效地使得网络中输入层、隐含层和输出层结点个数达到一个最优解。然后,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点,并将该算法应用在了股票预测的应用设计中。结果证明明：该算法能够明显减少迭代次数,提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。     

基于改进BP网络的染色合格率预测

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。     

基于改进BP神经网络的预测系统开发

阐述了预测系统的基本功能、原理实现和系统结构。对BP神经网络的结构和训练算法进行了研究,在分析了传统BP算法的缺陷后,提出了一种基于附加动量与自适应学习率相结合的改进算法。根据改进BP算法采用MATLAB编写了具有预测功能的循环函数程序。最后,利用VB.net、MATLAB以及Access数据库的混合编程技术开发了这套预测系统,并将该系统应用于高血压预测实例。     

BP模型中的激励函数和改进的网络训练法

本文研究了ＢＰ算法激励函数ｆ对收敛速度的影响，得出了陡峭函数收敛快的结论。其次，给出一个逐步增加训练数据以避免局部极小的方法。     

基于改进BP算法的异步电机故障诊断

提出一种基于改进BP算法的异步电机故障诊断方法,不仅能够对电机的四种故障状态做分类识别,而且能够提高网络的收敛速度并避免其陷入局部极小.首先,根据故障特征向量与异步电机故障类别之间的映射关系,建立基于BP神经网络的故障诊断模型,然后利用故障样本对该模型进行训练与测试.仿真结果表明,该方法能有效地识别异步电机的四种故障类...     

一种基于小波变换的校园网流量预测方法研究

流量预测是实现网络管理与控制的重要前提。通过介绍网络流量特征,描述了网络流量预测基础理论,将神经网络与小波变换相结合,设计出一种紧致型小波神经网络流量预测算法,采用真实校园网流量数据对所提算法进行实验分析,并与相关方法进行对比。实验结果表明该算法是有效的。     

BP算法的改进及其在Matlab上的实现

针对BP算法这种当前前馈神经网络训练中应用最多的算法,在介绍BP神经网络的基础上,对标准的BP网络训练算法存在的收敛速度慢、易陷入局部极值的严重缺点,提出了几种学习算法上的改进;进而介绍了改进蹬算法在Matlab神经网络工具箱中的函数实现。最后应用实例利用Matlab神经网络工具箱对标准BP算法及改进的算法进行语言编程、仿真。仿真结果显示,改进后的算法在极值、收敛速度上得到了很大的改善。     

基于改进BP算法的电子设备模块化故障诊断研究

电子设备逐渐成为越来越复杂的大系统,对其进行高效、快速的故障诊断,使其保持良好的工作状态,具有重要的意义.介绍了BP神经网络的原理,针对传统BP算法即梯度下降法收敛速度慢、容易陷入局部极小值等缺点,提出了基于附加动量法的改进方法,并将改进后的BP算法应用于电子设备模块化故障诊断中.结果表明,与传统方法相比,该模型提高了电子设备故障诊断的效率,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后,由输出的结果,便可以判断发生故障的类型,从而实现对故障模块的精确定位,具有一定的应用价值.     

基于优化BP神经网络的销售预测算法研究

已知国内房屋售价具有一定的不完整的规律性,其会因季节变换、人群流动、国家相关政策等一系列因素而呈现一定的规律.与此同时,该规律性并没有确定的单一因子可以直接影响,故其售价与全部因素之间的关系也是非线性的.针对这一问题,利用神经网络输入量的非线性、冗杂性和可不完整性,对一段时期内的房屋售价进行预测是一种合理的预测方法.基...     

基于改进遗传算法优化BP神经网络的销售预测模型

随着经济的快速发展,众多企业步入科学化管理的时代.销售预测是企业经营活动中必不可少的一个环节,预测的准确性直接关系到销售经营的成败.因此提出基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型,通过该模型的预测,可以更可靠地预测企业在未来单位时间内的销售额.改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准,并利用遗传算法达到通过校准得到自我优化的目的,简化网络结构,提高预测的准确度.     

基于改进的Elman神经网络的股价预测模型

Elman神经网络是一种典型的回归神经网络,比前向神经网络具有更强的计算能力,具有适应时变特性的能力,因而非常适用于对股市这一类极其复杂的非线性动力学系统进行预测。文中以深市A股中的个股中集集团(股票代号:000039)的共180天的实际收盘价的时间序列作为预测对象,提出基于改进的Elman神经网络的个股价格预测模型,实验结果取得较高的预测精度、较为稳定的预测效果和较快的收敛速度。这表明该预测模型对于个股价格的短期预测是可行和有效的。     

神经网络在销售预测中的应用研究

文章提出了基于反向传播网络建立市场销售预测模型的设计方法,并针对反向传播网络算法的不足之处给出了改进方法,该算法适用于规则不可知的预测问题。将该算法应用于销售预测中,获得了良好的预测结果,为企业生产决策提供了有力的依据。     

基于BP神经网络和遗传算法的光伏功率预测的研究

随着光伏发电在社会的大规模应用,加之其波动性和间歇性等特点,使得光伏发电功率预测对微电网控制策略研究、电网电能调度和提高电网电能质量显得更加重要;遗传算法(GA)被运用来对建立的BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化,不仅加快了BP神经网络的收敛速度而且提高了BP神经网络的的预测准确度,实验结果显示采用的预测方法获得了较好的预测效果。     

基于BP神经网络的农村用电量预测的研究

农村用电量预测是县级供电部门的重要工作之一，其受国民生产总值和上年度用电量的影响，具有一定的随机性。利用BP神经网络建立了农村用电量预测模型。通过应用实例分析表明，预测结果和实际结果有很好的一致性。     

基于改进BP神经网络的网络故障诊断研究

针对网络故障诊断过程中故障规则难以提取的问题,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。以网络故障信息为样本对BP网络进行训练,利用其强大的自适应能力和非线性映射能力,建立起网络故障信息与故障模式输出之间的映射。同时,为了避免BP网络的学习算法陷入局部极小值,提高故障诊断的效率和精确度,采用L-M优化算法来对网络进行训练。另外,采取初期终止的方法提高BP网络的泛化能力。实例表明,该方法有效提高了网络故障诊断的有效性。     

基于模糊神经网络的网络成瘾预测

综合运用模糊数学和神经网络知识构建一个模糊神经网络模型,用以预测网络成瘾。确定了适宜的判别指标和分级标准,对评价论域进行模糊处理;建立各指标对不同论域等级隶属度的计算模型;以实际网络使用者为样本,应用改进的BP算法训练网络模型,并对6个受验样本进行成瘾判别以验证模型的准确性。该方法是对已有的单一指标判别法和用模糊数学对多个指标判别方法的改进。实验证明,改进的BP神经网络方法能够快速、准确、有效地识别网络成瘾模式。     

BP神经网络在证券分析预测中应用

介绍了人工神经网络的基本概念和组成后,讨论了它与传统分析预测方法的区别和优势。对证券分析和预测提出了一种基于BP算法的人工神经网络模型,结合计算实例和结果的误差分析,给出了改进的方向。