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分析了人工神经网络解决成本预测的可能性。介绍了BP神经网络用于非线性预测的基本原理和算法步骤。采用matlab试验方法,对某企业总产量与总成本进行仿真,对比了回归分析法和BP神经网络的预测结果。实验结果表明,BP神经网络预测算法具有较高的预测精度。 相似文献
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为了提高备货型企业销售的预测精度及速度,笔者提出了将BP神经网络和遗传算法相组合的预测模型。利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络优化的初始权值和阈值,然后通过BP神经网络自我学习模式获得预测结果。最后通过实例验证该模型的有效性,把遗传BP神经网络的预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比。结果表明,该方法较BP神经网络具有更高的预测精准度,能为企业生产销售及科学管理库存提供科学依据。 相似文献
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在双碳目标提出后,风电、太阳能等清洁能源的部署得到迅速响应。风电是一种随机性较高、不确定性较大的能源。大量风电接入电网会对电网的安全运行造成很大影响。文章通过对风电的原始值进行预处理,再由改进的前馈神经网络—BP神经网络对风电功率进行预测,改善风电对电网造成的影响。研究表明,风功率预测技术能够为电网增加收益,同时,改进的BP神经网络的预测准确度更高,具有一定的实际应用性。 相似文献
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由于在不同时间、不同空间卫星接收数据底噪是动态起伏的,传统建模固定门限的方法存在缺陷。本文在时间维度上对卫星频谱感知数据的频谱占用模型进行分析,利用自适应阈值法确定噪声门限,对卫星频谱数据进行预处理,得到卫星频谱占用长度序列。为对卫星频谱的态势进行有效的统计分析,利用泊松分布和指数分布方法对频谱占用时间长度序列的概率密度曲线进行拟合,得到了适用于卫星频谱占用时间序列的概率分布模型。基于所得的卫星频谱占用状态模型,通过两状态马尔可夫链计算出卫星信道某一频点的状态转移矩阵,从而预测出信道占用和空闲的概率。利用卫星频谱感知数据构建的数据集进行反向传播(BP)神经网络训练,预测某一频点的占用长度。通过计算BP神经网络与传统的长短期记忆(LSTM)神经网络预测法的均方根误差(RMSE),得到LSTM神经网络的RMSE为2.208 1,BP神经网络的RMSE为0.172 8。评估结果表明,BP神经网络准确度高。 相似文献
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地下水位的变化是一个复杂的非线性过程,并且地下水位与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系。对于处理这类问题神经网络是一种合适的方法。本文对BP和RBF神经网络在地下水位预测中的应用进行比较和研究。通过仿真实例结果显示,BP神经网络和RBF神经网络都能很好的对地下水位进行预测,但是RBF神经网络比BP神经网络的训练速度更快,精度更高,充分体现了RBF神经网络中在地下水位预测中的优越性。 相似文献
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基于遗传算法优化的BP神经网络研究应用 总被引:1,自引:0,他引:1
《现代电子技术》2018,(9):41-44
为提高BP神经网络预测模型对超市大米日销售预测的准确性,提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络预测方法。介绍了BP神经网络和遗传算法的特点以及存在的缺陷,并进一步研究了BP神经网络和遗传算法相结合的有关技术,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型获取最优解,充分发挥了BP神经网络的局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力的优势。仿真结果证明,该方法对超市大米日销售预测具有更高的精度和更好的非线性拟合能力。 相似文献
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为对传感器进行非线性校正以进一步提高其测量精度,提出了基于神经网络的校正办法。理论分析了传感器非线性误差的复杂性,并以位移传感器标定为例,详细介绍了传感器非线性校正的过程和方法。采用了最小二乘拟合、BP神经网络以及RBF网络三种方法进行校正,设计并实现了RBF网络的校正模型。实验结果证明,RBF网络的校正方法比BP网络校正方法精度提高了约44%,其补偿效果更优,且其在传感器种类变化或环境影响较大的情况下比最小二乘拟合更具非线性补偿优势。 相似文献
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该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化,建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明,该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法,并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。 相似文献
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量子神经网络是一门崭新的学科,是量子理论和人工神经网络结合的产物。它融合了量子计算与神经网络的优点,具有很高的理论价值和应用潜力。本文基于具有量子输入和量子输出的量子神经元模型,利用BP网络用于图像压缩的原理,同时借助复数BP算法提出了QBP算法,构建一种用于图像压缩的3层QBP网络模型,实现了图像压缩与图像重建。仿真结果表明,在与BP网络压缩比相同的情况下,QBP网络不仅获取较好的重建图像质量,而且在最佳学习速率下迭代次数比BP网络少。 相似文献
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BP算法的改进在Matlab的实现研究 总被引:6,自引:0,他引:6
利用Matlab中的神经网络工具箱提供的丰富网络学习和训练函数,对BP网络和BP算法的优化方素进行仿真.得到较优的BP算法。 相似文献
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文章从微粒群算法和BP神经网络基本原理出发,研究了将其用于PID控制的可行性,实现参数的在线自整定。仿真结果表明。基于微粒群优化BP神经网络的非线性PID参数自整定取得了良好的控制效果。 相似文献
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Aiming at the accuracy and error correction of cloud security situation prediction, a cloud security situation
prediction method based on grey wolf optimization (GWO) and back propagation (BP) neural network is proposed.Firstly, the adaptive disturbance convergence factor is used to improve the GWO algorithm, so as to improve theconvergence speed and accuracy of the algorithm. The Chebyshev chaotic mapping is introduced into the positionupdate formula of GWO algorithm, which is used to select the features of the cloud security situation prediction dataand optimize the parameters of the BP neural network prediction model to minimize the prediction output error.Then, the initial weights and thresholds of BP neural network are modified by the improved GWO algorithm toincrease the learning efficiency and accuracy of BP neural network. Finally, the real data sets of Tencent cloudplatform are predicted. The simulation results show that the proposed method has lower mean square error (MSE)and mean absolute error (MAE) compared with BP neural network, BP neural network based on genetic algorithm(GA-BP), BP neural network based on particle swarm optimization (PSO-BP) and BP neural network based onGWO algorithm (GWO-BP). The proposed method has better stability, robustness and prediction accuracy. 相似文献
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针对短时交通流数据的非线性和随机性特点,为提高它的预测精度和收敛速度,该文从模型构建和算法两方面提出一种整合移动平均自回归(ARIMA)模型和遗传粒子群算法优化小波神经网络(GPSOWNN)相结合的预测模型和算法。在模型构建方面,将ARIMA模型预测值和灰色关联系数大于0.6的相关性强的前3个时刻的历史数据作为小波神经网络(WNN)的输入,在兼顾历史数据的平稳和非平稳的情况下,进行了模型结构简化。在算法方面,通过遗传粒子群算法对小波神经网络的参数初始值进行最优选取,可使其结果在不易陷入局部最优的条件下加快网络训练收敛速度。实验结果表明,在预测精度方面,该方法的模型明显优于整合移动平均自回归模型和遗传粒子群算法优化小波神经网络,在收敛速度方面,用遗传粒子群算法优化模型明显优于仅用遗传算法优化模型。 相似文献