基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用 被引量：21

1

作者 殷峻暹 陈守煜 邱菊 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期594-598,共5页

提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实... 提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期 4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量 .结果表明 。 展开更多

关键词 混合算法 神经网络预测模型 模糊模式识别 遗传学习算法 权重调整BP算法 人工神经网络 收敛速度 水文预报

在线阅读 下载PDF 职称材料

矿区岩溶地表塌陷神经网络预测模型研究 被引量：9

2

作者 管佳林 罗周全 +1 位作者 杨彪 王雪艳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期28-33,共6页

针对矿区岩溶地表塌陷存在的非线性动力学特征,为更准确预测岩溶地质矿区地表塌陷区域分布,在分析研究某矿区岩溶地表塌陷机理及其影响因素基础上,确定矿区地表塌陷的影响因素,构建矿区岩溶地表塌陷BP神经网络非线性动力学预测模型。采... 针对矿区岩溶地表塌陷存在的非线性动力学特征,为更准确预测岩溶地质矿区地表塌陷区域分布,在分析研究某矿区岩溶地表塌陷机理及其影响因素基础上,确定矿区地表塌陷的影响因素,构建矿区岩溶地表塌陷BP神经网络非线性动力学预测模型。采集并分析某岩溶矿区大量岩溶地表塌陷历史数据,应用Matlab神经网络工具箱,采用构建的矿区岩溶地表塌陷BP神经网络预测模型,对上述矿区岩溶地表塌陷区域分布情况进行非线性预测。研究结果表明,采用训练的神经网络预测模型可以实现对矿区岩溶地表塌陷危险性的合理预测。 展开更多

关键词 BP神经网络预测模型 岩溶 地表塌陷 影响因素 MATLAB神经网络工具箱

在线阅读 下载PDF 职称材料

灰色神经网络预测模型的应用 被引量：10

3

作者 夏景明 肖冬荣 卓为 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2004年第6期24-25,共2页

关键词 灰色神经网络预测模型 经济指标 GM(1 1)模型 组合模型 线性模型 宏观经济系统

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种新的组合灰色神经网络预测模型 被引量：20

4

作者 许秀莉 罗键 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第2期164-167,共4页

对GM(1,1)灰色和几种灰色组合模型进行了讨论,针对多个相关序列预测的问题,提出了组合灰色GM(1,1)神经网络预测模型.此方法采用灰色模型对各序列进行预测,然后利用神经网络对预测值进行校正,得到最终预测值.实例表明此种模型在实际应用... 对GM(1,1)灰色和几种灰色组合模型进行了讨论,针对多个相关序列预测的问题,提出了组合灰色GM(1,1)神经网络预测模型.此方法采用灰色模型对各序列进行预测,然后利用神经网络对预测值进行校正,得到最终预测值.实例表明此种模型在实际应用中的确能够提高预测精度. 展开更多

关键词 BP神经网络 组合灰色神经网络预测模型 灰色系统理论 相关序列预测 组合预测 灰色GM(1 1)模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

地震诱发的侧向水平位移神经网络预测模型 被引量：6

5

作者 佘跃心 刘汉龙 高玉峰 《世界地震工程》 CSCD 2003年第1期96-101,共6页

在对地震液化诱发的侧向水平位移预测模型评述的基础上,分析了地震、地形、土质等实测数据与侧向水平水移之间的相互关系,并提出了侧向位平位移神经网络预测模型。模型较好地反映了参数之间复杂的非线性关系,网络预测结果与实测数据较... 在对地震液化诱发的侧向水平位移预测模型评述的基础上,分析了地震、地形、土质等实测数据与侧向水平水移之间的相互关系,并提出了侧向位平位移神经网络预测模型。模型较好地反映了参数之间复杂的非线性关系,网络预测结果与实测数据较为吻合,两者之间相关系数为0.9左右。模型数据分析结果表明侧向位移随着距自由临空面距离(L)的增加而呈双曲线关系下降,随液化层厚度的增加而增加。不同L条件下临空面高度与侧向位移之间有一灵敏变化区,即当H约等于4～7m之间时,侧向位移急剧变化。 展开更多

关键词 侧向水平位移神经网络预测模型 地震灾害 液化 地形 土体 统计模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于混沌神经网络预测模型的最优控制决策及应用 被引量：8

6

作者 窦春霞 张淑清 《动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期68-72,共5页

为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,首先根据具有混沌特性的非线性、大时滞系统的时序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在网络输入不完整或发生变... 为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,首先根据具有混沌特性的非线性、大时滞系统的时序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,仍能对系统作高精度的短期预测;在此基础上,将预测模型的输出通过反馈校正,再将校正误差和控制增量引入性能函数最优,最后得到最优控制决策,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。最后将预测控制决策应用到非线性、大时滞的锅炉过热汽温控制中,仿真结果表明了该控制的有效性、快速性和鲁棒性。 展开更多

关键词 自动控制理论 最优预测控制决策 混沌神经网络预测模型 非线性大时滞系统 适应控制 鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于神经网络预测模型的异构多核处理器调度 被引量：2

7

作者 王磊 陆超 +1 位作者 章隆兵 王剑 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期567-574,共8页

为了提高异构多核处理器的性能和资源利用率,研究了优化异构多核处理器的程序调度方法。针对异构多核处理器的特点,提出了一种基于神经网络的低开销程序性能预测的调度模型。该调度模型根据程序固有特征预测各个程序在不同处理器核上的... 为了提高异构多核处理器的性能和资源利用率,研究了优化异构多核处理器的程序调度方法。针对异构多核处理器的特点,提出了一种基于神经网络的低开销程序性能预测的调度模型。该调度模型根据程序固有特征预测各个程序在不同处理器核上的性能,然后根据性能预测找出程序与处理器核之间的最优匹配方案进行调度。试验证明,该调度模型对于异构多核处理器的性能和能效都取得了很好的提升效果,超过了现有的轮转调度、抽样调度和性能影响评估(PIE)调度。相比于轮转调度,该调度模型在处理器性能和能效上分别取得了13.64%和10.78%的提升。 展开更多

关键词 异构多核处理器 多道程序 程序固有特征 神经网络预测模型 基于神经网 络的调度模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

铅球运动员专项成绩的神经网络预测模型的构建 被引量：6

8

作者 钟武 唐岳年 《西安体育学院学报》 北大核心 2005年第3期78-81,共4页

利用铅球运动员专项成绩与素质训练水平之间的相关关系,借助人工神经网络强大的函数映射能力,提出了铅球运动员专项成绩的神经网络预测模型。该模型克服了多元回归模型和灰色模型需要事先确定数学模型的缺点,更为准确地映射出运动员素... 利用铅球运动员专项成绩与素质训练水平之间的相关关系,借助人工神经网络强大的函数映射能力,提出了铅球运动员专项成绩的神经网络预测模型。该模型克服了多元回归模型和灰色模型需要事先确定数学模型的缺点,更为准确地映射出运动员素质训练指标与专项运动成绩之间的函数关系,从而精确地预测出铅球运动员的专项成绩。并运用Matlab53开发出预测模型的计算机程序,该程序具有语言简单、运行速度快的特点。 展开更多

关键词 铅球运动员 专项成绩 神经网络预测模型 训练指标

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于神经网络预测模型的高速公路递阶控制 被引量：3

9

作者 撒元功 徐建闽 《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS CSCD 2002年第5期31-34,共4页

　利用递阶结构和神经网络来进行高速公路入口匝道控制,其基本思想是:把高速公路作为一个大系统问题,子系统为高速公路的路段,协调控制层负责计算各路段的期望轨线,应用神经网络对各路段交通状态进行预测,并根据预测结果实施控制.给出... 　利用递阶结构和神经网络来进行高速公路入口匝道控制,其基本思想是:把高速公路作为一个大系统问题,子系统为高速公路的路段,协调控制层负责计算各路段的期望轨线,应用神经网络对各路段交通状态进行预测,并根据预测结果实施控制.给出了控制器的构造方法并进行了仿真实验,实验结果表明,该方法能够有效地消除交通拥挤和维持主线车流稳定. 展开更多

关键词 神经网络预测模型 高速公路 递阶控制 入口匝道控制 交通控制 协调控制层

在线阅读 下载PDF 职称材料

基坑变形灰色人工神经网络预测模型及其应用 被引量：3

10

作者 陈炳志 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第5期53-57,共5页

针对基坑变形预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测基坑变形的新方法。用一桩锚联合支护体系实例进行了预测研究,得到支护体系的不同预测模型的组合预测值。研究结果表明:灰色神经网络预测误差比GM(1,1)预测模型... 针对基坑变形预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测基坑变形的新方法。用一桩锚联合支护体系实例进行了预测研究,得到支护体系的不同预测模型的组合预测值。研究结果表明:灰色神经网络预测误差比GM(1,1)预测模型小;与BP预测模型相比,前期误差大,后期误差小。在基坑变形监测中,为了更准确地预测基坑变形,可以采用灰色神经网络预测与BP预测相结合的方法进行预测。 展开更多

关键词 基坑变形 灰色神经网络 GM(1 1)预测模型 BP神经网络预测模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

高温环境下高强度混凝土剩余强度的神经网络预测模型

11

作者 李国辉 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2019年第6期806-806,共1页

沙特国王大学土木工程系学者研究了高强混凝土(HSC)在高温(或火灾)下的性能。通过开展大量火灾试验,建立了基于人工神经网络(ANN)的混凝土受热后剩余抗压强度预测模型,并将其应用于HSC结构抗火设计。

关键词 神经网络预测模型 高强度混凝土 剩余强度 高温环境 人工神经网络 火灾试验 高强混凝土 土木工程

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于神经网络的轮式移动机器人非线性模型预测控制研究 被引量：1

12

作者 赵卫东 张延义 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第4期432-436,共5页

针对轮式移动机器人受到障碍物干扰导致运动轨迹跟踪误差较大问题,提出了神经网络非线性模型预测(NN-NMP)控制方法,并对轮式移动机器人避障效果进行仿真验证。建立了轮式移动机器人运动模型,并且定义了机器人运动方程式。设计非线性模... 针对轮式移动机器人受到障碍物干扰导致运动轨迹跟踪误差较大问题,提出了神经网络非线性模型预测(NN-NMP)控制方法,并对轮式移动机器人避障效果进行仿真验证。建立了轮式移动机器人运动模型,并且定义了机器人运动方程式。设计非线性模型预测控制方法,引用神经网络算法,通过训练多层神经网络对非线性模型预测控制误差进行逼近,从而使轮式移动机器人控制系统具有更好的避障能力。设置3种不同环境,利用Matlab软件对轮式移动机器人避障结果进行仿真,对比和分析轮式移动机器人采用2种控制方法的输出结果。结果显示:在无障碍物环境中,采用传统比例-积分-微分(PID)控制方法和NN-NMP控制方法,轮式移动机器人均能较好地按照期望轨迹进行移动。在有障碍物环境中,采用传统PID控制方法,轮式移动机器人虽然能够躲避障碍物,但是跟踪误差较大。采用NN-NMP控制方法,轮式移动机器人不仅能够躲避障碍物,而且跟踪误差相对较小。采用NN-NMP控制方法,能够降低轮式移动机器人跟踪误差,具有较好的避障能力。 展开更多

关键词 轮式移动机器人 避障 神经网络非线性模型预测控制 误差 仿真

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于神经网络模型的采场巷道收敛预测研究 被引量：5

13

作者 盛建龙 《武汉科技大学学报》 CAS 2005年第2期172-174,共3页

根据余化寺矿的生产实际情况,分析影响巷道围岩收敛的主要因素,利用神经网络的非线性、学习和记忆等功能,建立了针对采场巷道收敛的神经网络预测模型。通过对采场巷道围岩收敛的现场监测,采用训练样本训练网络模型,并用检验样本对模型... 根据余化寺矿的生产实际情况,分析影响巷道围岩收敛的主要因素,利用神经网络的非线性、学习和记忆等功能,建立了针对采场巷道收敛的神经网络预测模型。通过对采场巷道围岩收敛的现场监测,采用训练样本训练网络模型,并用检验样本对模型进行检验,预测模型性能好,预测精度高。 展开更多

关键词 采场巷道 神经网络模型 预测研究 神经网络预测模型 围岩收敛 生产实际 现场监测 样本训练 检验样本 模型性能 预测精度 非线性

在线阅读 下载PDF 职称材料

人工鱼群神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用 被引量：28

14

作者 马建伟 张国立 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第11期36-39,共4页

短期负荷预测结果对电力系统的经济效益具有重要影响。人工鱼群算法是最新提出的新型寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力。文章建立了一种新的人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,再将该... 短期负荷预测结果对电力系统的经济效益具有重要影响。人工鱼群算法是最新提出的新型寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力。文章建立了一种新的人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,再将该神经网络用于短期负荷预测。对某电力系统进行的负荷预测结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的预测效果。 展开更多

关键词 短期负荷预测 电力系统 神经网络预测模型 人工鱼群算法 应用 BP神经网络 预测结果 自适应能力 经济效益 寻优策略 局部极值 预测效果 预测方法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于人工神经网络的城市火灾事故的预测方法 被引量：19

15

作者 周长春 陈勇刚 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2005年第5期21-23,共3页

随着社会经济的飞速发展,城市化进程的加快和人口的迅速增长,城市火灾频繁发生,造成的损失呈上升趋势。针对城市火灾事故发生的特点,根据人工神经网络基本原理和特性,建立了城市火灾事故神经网络预测模型;为了更精确预测城市火灾事故的... 随着社会经济的飞速发展,城市化进程的加快和人口的迅速增长,城市火灾频繁发生,造成的损失呈上升趋势。针对城市火灾事故发生的特点,根据人工神经网络基本原理和特性,建立了城市火灾事故神经网络预测模型;为了更精确预测城市火灾事故的发生,将城市火灾事故分为了高峰期(春节)和非高峰期两个时段分别进行预测;应用神经网络预测模型和分时段相结合方法对某城市火灾事故进行了实际预测。结果表明,神经网络模型是城市火灾事故预测的有效工具,该模型与时段法的结合能准确预测火灾事故发生的趋势。 展开更多

关键词 人工神经网络 火灾事故 预测方法 神经网络预测模型 城市火灾 神经网络模型 事故发生 城市化进程 社会经济 上升趋势 基本原理 结合方法 有效工具 事故预测 高峰期 分时段 结合能

在线阅读 下载PDF 职称材料

灰色神经网络组合模型在庆安县年降雨量预测中的应用 被引量：11

16

作者 任晔 徐淑琴 《节水灌溉》 北大核心 2012年第9期24-25,29,共3页

采用灰色神经网络对黑龙江省庆安县年降雨量进行预测建模,利用灰色GM(1.1)模型"贫信息"和神经网络非线性函数映射能力优秀的特性,避免了灰色GM(1.1)模型对预测拟合精度低的问题。结果表明灰色神经网络组合模型的平均相对误差... 采用灰色神经网络对黑龙江省庆安县年降雨量进行预测建模,利用灰色GM(1.1)模型"贫信息"和神经网络非线性函数映射能力优秀的特性,避免了灰色GM(1.1)模型对预测拟合精度低的问题。结果表明灰色神经网络组合模型的平均相对误差为0.012 2,高于灰色GM(1.1)模型的平均相对误差0.153 7,预测精度较高,并且算法简便,拓宽了灰色预测模型的应用范围。 展开更多

关键词 GM(1.1)灰色预测模型BP人工神经网络 灰色神经网络组合模型 年降雨量 预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

时间序列BP神经网络在福州市第三产业值预测中的应用 被引量：3

17

作者 李荣丽 黄曦 +2 位作者 叶夏 陈志强 陈志彪 《江西农业学报》 CAS 2010年第12期183-185,共3页

准确预测福州市第三产业的发展,对今后海峡西岸经济带建设具有举足重轻的意义.本文以福州市1994～2008年第三产业值为基础,采用MATLAB7.0建立非线性时间序列的神经网络预测模型,将1994～2003年的第三产业值作为训练样本,2004～2008年的... 准确预测福州市第三产业的发展,对今后海峡西岸经济带建设具有举足重轻的意义.本文以福州市1994～2008年第三产业值为基础,采用MATLAB7.0建立非线性时间序列的神经网络预测模型,将1994～2003年的第三产业值作为训练样本,2004～2008年的第三产业值作为测试样本,并计算误差.结果表明:BP神经网络模型收敛速度较快,预测精度较高,对时间序列第三产业值的预测具有较高的应用价值. 展开更多

关键词 非线性时间序列 神经网络预测模型 福州市 第三产业 值预测 神经网络模型 准确预测 预测精度 应用价值 训练样本 收敛速度 计算误差 海峡西岸 测试样本 经济带 结果 建设 基础

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于注意力机制神经网络的数学教学质量预测 被引量：2

18

作者 李琳 赵锐 江晋 《现代电子技术》 2023年第14期175-179,共5页

数学教学质量评价是一个多因素、多层次的复杂过程,为提升数学教学质量评估的准确性和效率,文中提出一种基于注意力机制优化的神经网络评估预测方法。在数学教学评价一级指标与二级指标之间构建注意力增强层,提取重要的指标特征,并利用... 数学教学质量评价是一个多因素、多层次的复杂过程,为提升数学教学质量评估的准确性和效率,文中提出一种基于注意力机制优化的神经网络评估预测方法。在数学教学评价一级指标与二级指标之间构建注意力增强层,提取重要的指标特征,并利用提取的特征构建神经网络评估预测模型。仿真结果表明,所提方法具有模型结构高效、预测准确度高的效果,在教学管理中具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 高校教学管理 数学教学质量评估 深度神经网络预测模型 注意力机制 注意力分布 深度学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于HHT和神经网络组合的负荷预测模型研究 被引量：17

19

作者 白玮莉 刘志刚 +1 位作者 彭权威 谢建 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第19期31-35,共5页

首次提出了一种基于HHT和神经网络组合的预测模型。负荷数据首先经过EMD分解,得到一系列IMF分量及余项,通过各分量的频谱观察,针对低频IMF分量规律性及周期性强,高频分量相对较弱的特点,对低频IMF分量选择合适的预测模型直接进行预测,高... 首次提出了一种基于HHT和神经网络组合的预测模型。负荷数据首先经过EMD分解,得到一系列IMF分量及余项,通过各分量的频谱观察,针对低频IMF分量规律性及周期性强,高频分量相对较弱的特点,对低频IMF分量选择合适的预测模型直接进行预测,高频IMF采用多神经网络组合预测方法。仿真结果表明,文中提出的预测模型的精度高于任一单一模型,并且高于传统的线性组合预测模型。 展开更多

关键词 HHT 频谱 神经网络组合预测模型 单一模型 线性组合预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于人工神经网络的三维复杂槽型铣刀片温度场预测

20

作者 刘强 谭光宇 +1 位作者 孙玉静 孙顺龙 《机械设计》 CSCD 北大核心 2006年第2期33-35,共3页

温度场预测是实现铣刀片槽型设计与重构的关键技术,神经网络预测模型是实现温度场预测的新途径。针对铣刀片温度场的非稳态特性,提出了一种基于BP神经网络Levenberg-Marquardt算法的三维复杂槽型铣刀片温度场预测模型,避免了传统神经网... 温度场预测是实现铣刀片槽型设计与重构的关键技术,神经网络预测模型是实现温度场预测的新途径。针对铣刀片温度场的非稳态特性,提出了一种基于BP神经网络Levenberg-Marquardt算法的三维复杂槽型铣刀片温度场预测模型,避免了传统神经网络易陷入局部极小的缺点。预测结果表明,该模型收敛速度快,预测精度高。 展开更多

关键词 神经网络预测模型 人工神经网络 刀片槽型 温度场 铣刀片 Marquardt算法 三维 BP神经网络 稳态特性 局部极小

在线阅读 下载PDF 职称材料