基于小波变换的膜蛋白跨膜螺旋区段预测分析

提出了一种基于离散小波变换的预测膜蛋白跨膜螺旋区段数目和位置的方法。以PDB代码为1F88的膜蛋白为例,描述了该方法对跨膜螺旋区段的数目和位置的预测分析过程。为了测试方法的实际效果,采用19条膜蛋白序列作为测试集,并将预测结果与DAS、PRED-TMR2、SOSUI、HMMTOP2.0、TMHMM2.0五种常用预测方法的主要预测结果进行比较。结果表明,本工作提出的方法具有较高的预测准确度。     

基于小波变换和BP神经网络的短期风电功率预测

风电功率预测的准确性对风电大规模接入的电力系统安全稳定运行具有重要意义。提出一种基于小波变换和BP神经网络的风电功率预测模型,通过小波变换将风电功率序列在不同频率上进行分解,对分解后的单支序列分别采用相匹配的BP神经网络进行建模和预测,最后,叠加各序列的预测结果得到完整的预测值。基于该模型的内蒙古某风电场输出功率预测算例结果表明:该模型可以有效提高预测精度。     

基于小波系数和BP神经网络的电力系统短期负荷预测

提出了一种基于小波系数和BP神经网络相结合的电力系统短期负荷预测新方法。把过去直接对负荷序列的预测替代为对小波系数的预测,并对小波细节系数作分层软阈值处理。详细介绍了小波系数结合BP神经网络进行预测的新方法,并给出算例验证。     

基于小波神经网络的房地产价格指数预测研究

要对非线性趋势房地产价格指数进行预测,就必须利用模拟非线性的模型。应用BP神经网络来对房地产价格指数进行预测,精度和收敛的速度都不是很理想,这主要是因为BP神经网络本身存在着缺陷。为了克服BP神经网络的缺陷,本文将小波变换和BP神经网络结合起来,运用小波神经网络来对房地产价格指数进行预测,并与BP网络的预测结果进行了比较,最后发现用小波神经网络进行经济预测可以达到很好的效果。     

基于自适应小波神经网络的复杂系统模式识别方法

针对传统神经网络应用于复杂系统建模和辨识中存在的训练效率、精度瓶颈问题,提出了一种自适应小波神经网络方法(adaptive wavelet neural network,AWNN).首先,通过设计自适应层、综合层,使神经网络能根据待处理的系统的样本数据特征自适应工作于最佳工作区间;然后,通过将小波分析方法与对经典的基于误差反向传播算法的神经网络(back propagation neural network,BPNN)、径向基神经网络(radical basis function neural network,RBFNN)结合,保留了上述方法的优点,克服了传统神经网络方法各自的问题;最后,通过对BPNN、RBFNN和AWNN方法进行计算机仿真实验,验证了各算法的可行性、可达性和算法参数特性.实验结果表明:AWNN方法具有更快的收敛速度、更高的精度和更好的鲁棒性.     

基于小波神经网络预测的退火炉温控制

目的 通过对退火炉炉温控制系统的设计,使得控制系统的控制性能和控制精度提高、抗干扰性增强.方法 针对被控对象一退火炉本身的非线性、大滞后性、时变性等特点,采用把小波函数引入神经网络预测模型对退火炉温进行预测,再把此预测模型与BP神经网络控制器相结合对退火炉的脉冲燃烧器进行控制,进而控制炉温.结果 由小波神经网络预测模型组成的控制系统,综合了小波分析和传统神经网络的优点,且具有不断吸收环境新信息的函数学习能力和推广能力.从仿真曲线上看,此控制方法 相比较传统控制的方法 具有收敛速度快,预测精度高的特点.结论 实现了对具有大干扰、大滞后性和不确定随机干扰因素的炉温控制系统进行精确控制,具有良好的动态和稳态性能.     

基于BP神经网络的动态交通流量预测

本文通过对BP神经网络和影响交通流量因素的分析,采用Windrow-Hoff学习算法、Kolmogorov定理和trainlm训练方法,实现对长春市开运街和湖西路路段动态交通流量的预测.     

基于小波和神经网络模型的邮电业务总量预测

引入极大重叠离散小波变换的概念,利用极大重叠离散小波变换的多分辨分析特性,对邮电业务总量序列进行分解.然后对分离得到的光滑项和细节项两部分利用小波神经网络模型进行建模和预测,最后再重构得到邮电业务总量序列的预测值.数据测试结果表明:本文方法可实现多步预测,且对邮电业务总量的预测精度比单纯的用小波神经网络模型或BP神经网络模型高.     

基于小波分析和BP神经网络的图像特征提取

提出一种基于小波分析与神经网络复合模型的图像特征提取方法.利用二维离散小波变换对图像信号进行滤波和边缘提取,作为图像的输入量供BP网络识别分析.构建了3层BP神经网络模型对图像特征进行识别,采用模糊加权算子的模糊化分层,特征提取模板提取图像中的不同特征,输出层采用均方差权值输出.通过对由50幅图像组成的训练集合进行训练和实验验证,结果表明,本方法的分辩误差率在4%以内.     

基于BP神经网络模型的水质评价及预测

利用BP神经网络模型对水质的评价及预测进行了研究,克服了传统评价方法工作量大,而且主观性较强的不足,测评结果客观、准确,过程中不需要对监测数据进行很复杂的预处理,工作量小。     

应用 BP 神经网络预测精锻斜齿轮损伤因子

通过利用DEFORM-3D软件对斜齿轮精密锻造过程进行有限元模拟,获得了损伤因子的分布特点。运用Matlab软件建立BP神经网络损伤因子预测模型,分析了不同锻造条件对损伤因子的影响,并对不同锻造条件下的损伤因子进行预测。利用检测样本对训练的神经网络进行验证,结果表明,BP神经网络预测损伤因子与模拟结果吻合较好,预测结果误差较小,预测精度满足实际应用要求。     

BP神经网络优化模型在水体富营养化预测的国内进展

在湖泊富营养化已成为世界性的水污染治理难题的今天,富营养化预测模型应用广泛,已取得较大发展。文章介绍了运用BP人工神经网络预测水体富营养化的计算过程,综合论述了学者们在预测水体富营养化时水体中BP人工神经网络模型联合各种算法的优化情况,由此可以看出,足够多的样本是BP神经网络进行学习训练的关键;各种联合模型比普通BP人工神经网络模型更加准确、有效;多种联合模型并未运用于水体营养化评价方面;联合模型优化的BP人工神经网络必将具有巨大的价值和发展前景。     

小波神经网络的大坝变形预测研究

为了达到掌握大坝变形规律,确保大坝安全运行的目的.通过对小波神经网络和BP神经网络的对比,从隐含层激励函数的构造分析,得出两种网络本质相同,从BP算法的权值调节分析两种网络的预测性能包括收敛性能和泛化性能,并结合实践应用到具体的大坝预测问题上,验证小波神经网络在预测方面精度高,误差不超过0.1mm,同时泛化性能好的优势.     

基于小波和神经网络的供热负荷预测

目的研究供热系统热负荷预测方法,使供热量及时跟随用户需热量进行控制.方法通过分析供热负荷特性及其变化规律,用小波包变换对热负荷序列进行分解,再结合Elman神经网络分别对各序列建立模型,进行单步预测,最后重构各序列,得出热负荷预测序列.结果仿真试验表明,与未采用小波分析的BP、Elman神经网络相比,该方法预测精度较高,跟踪能力强.结论基于小波和神经网络的供热负荷预测方法能较好地跟踪预测用热量,适合于短期供热负荷预测的应用.     

基于BP算法的蓄电池劣化程度预测

蓄电池可以作为后备电源为电力系统提供安全持续稳定的电源保障.通过对影响蓄电池劣化程度的因素进行分析,提出了利用BP算法构建模糊神经网络模型,并采集数据对蓄电池劣化程度进行预测,以保证蓄电池供电性能的可靠.     

基于遗传小波神经网络的故障预报应用

目的减少铝电解故障的发生,提高阳极效应预报的准确性、实时性和铝的生产效率,节约能源.方法将遗传算法应用于小波神经网络,构成遗传小波神经网络,以确定小波基函数的个数、优化网络参数,以遗传小波神经网络为预测模型,通过预测槽电阻变化率来预测电解过程中的阳极效应.结果通过遗传算法能对小波神经网络的参数进行全局优化,确定了网络结构,而且小波神经网络具有较强的自适应性、鲁棒性和函数逼近能力,使预报精度提高了约9.5%,提前预报时间1 m in左右.结论该预测模型改善了故障预报准确性和实时性,避免了故障的发生,降低了能源消耗,提高了铝电解的生产效率,实现了安全生产.