共查询到19条相似文献，搜索用时 484 毫秒
1.
本文利用集成的思想开展了复合神经网络模型研究。首先,利用MATLAB软件平台构建了反向传播神经网络(BP)、支持向量神经网络(SVM)和径向基函数神经网络(RBF)三个单一神经网络。其次,将单一的神经网络以加权平均的规则进行组装,形成一种复合的神经网络系统。最后,利用复合神经网络系统开展了测井储层孔隙度、渗透率和含水饱和度的预测及效果分析。研究结果显示,相比于单一的神经网络方法,构建的复合神经网络模型预测的储层孔隙度、渗透率和含水饱和度精度更高,表明基于复合神经网络模型进行储层评价是可行和有效的。 相似文献
2.
针对汽车零部件销售量的预测开展了预测模型建模的研究,从销售历史数据特征研究入手,建立、选择并优化预测模型。利用BP神经网络、RBF神经网络和基于差分进化的BP网络,分别建立3个不同的预测模型。采用基于最小二乘准则,将取得的3个预测模型合成为一个复合模型HANNFM。由此建立的复合模型,具有稳定性好、精度较高等特点。试验验证了它是一种有效的汽车零部件销售量预测的预测方法,对决策者有一定的参考价值。 相似文献
3.
在系统参数未知情况下,利用RBF神经网络自动建立动态模型,能快速跟踪非线性函数,具有很强分类能力。提出利用RBF神经网络对图书进行分类的基本方法。经与BP神经网络仿真的诊断结果对比,证明RBF神经网络具有收敛速度快、输出误差和离散性小的优点,并论证了该方法对图书分类的有效性。 相似文献
4.
生命周期基金是我国养老目标投资基金的发展方向,对生命周期基金的净值进行研究具有重大意义。本文运用遗传算法优化的BP神经网络建立了生命周期基金净值的预测模型。通过对汇丰晋信2026基金2016—2018年度的相关数据进行实证分析,并与传统BP网络模型和RBF模型进行对比,表明该模型对基金净值的变化趋势有较好的预测能力,为生命周期基金净值的预测提供了一种可行的方法。 相似文献
5.
交通流量预测是智能交通系统研究的重要组成部分。提出了一种粒子群(PSO)优化RBF神经网络的交通流量预测方法。该方法以误差能量函数为适应度函数,利用PSO算法对RBF神经网络参数进行优化,有效克服交通流量数据非周期性、非线性和随机性等问题。仿真实验结果证明比单纯用RBF预测模型精度高、收敛速度快,表明粒子群优化的RBF神经网络模型具有良好的应用价值。 相似文献
6.
7.
农产品市场价格预测是研究的难点.本文采用蔬菜市场价格数据,分别建立了BP神经网络模型、基于遗传算法的神经网络模型、RBF神经网络模型,并在前三种模型基础上,建立了一种集成预测模型;用北京市批发市场2003-2007年的蔬菜价格训练模型,对2008-2009年的数据进行了预报,前三种模型预报结果的平均绝对误差分别为0.1... 相似文献
8.
9.
针对应用神经网络对消除噪声技术进行了研究。主要完成了以下的研究工作：研究了利用神经网络来消除噪声的可行性。探讨了基于反向传播（BP）神经网络和基于径向基函数（RBF）神经网络的消除噪声,并利用MATLAB软件进行仿真,得出一系列仿真波形. 相似文献
10.
为了提高区域对流层延迟模型的精度,利用BP神经算法构建两参数区域对流层延迟新模型。基于河南省部分CORS基准站的数据,将穿刺面作为研究面,基于BP神经网络模型、平面拟合模型、二次曲面拟合模型分别建立两参数区域对流层延迟模型,并设计了3种不同的建模方案,以验证模型的精度。实验结果表明,BP神经网络模型的对流层延迟精度达到mm级,明显优于其他2种模型,BP神经网络模型和平面拟合模型不仅适用于区域内,同样适用于区域外,证实了新模型的有效性。 相似文献
11.
12.
为克服传统方法的局限性，本文尝试以企业竞争情报内容和情报搜集活动过程作为情报搜集成本分析的基础，在此基础上引入BP神经网络进行预测，并用部分样本数据验证对比了线性回归分析法和BP神经网络的预测结果。验证结果表明，BP神经网络预测模型用于情报搜集成本的预测具有较高的预测精度。 相似文献
13.
基于支持向量机的股票投资价值分类模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文遵循价值投资理念,建立基于支持向量机的股票投资价值分类模型。首先随机抽取500支A股股票作为样本,并选取对股票投资价值影响显著的财务指标构造样本特征集,然后采用支持向量机方法建立股票投资价值分类模型,最后将其与BP神经网络和RBF神经网络相比较,结果表明支持向量机的分类效果和泛化能力最优。 相似文献
14.
基于径向基神经网络的数字馆藏质量评价研究 总被引：1，自引：0，他引：1
根据径向基神经网络的自组织、自学习和自适应等特性,提出了基于径向基神经网络的数字馆藏质量评价方法,建立了评价模型,运用该模型对山东省烟台和威海地区的5所高校图书馆的数字馆藏进行了质量评价.通过MATLAB仿真试验结果分析,证明了其可行性和有效性. 相似文献
15.
16.
基于突破性创新的特征,借鉴传统创新绩效评价模式,从资源投入、技术产出、产品性能、过程管理、商业价值和社会价值等6个维度构建企业突破性创新绩效评价指标体系,并利用BP神经网络原理建立了企业突破性创新绩效评价模型。通过对样本企业的突破性创新绩效评价进行模型训练和仿真验证,结果表明该评价方法可信度高,模型具有较好的泛化能力。 相似文献
17.
18.
基于BP神经网络的企业技术创新能力评价及应用研究 总被引：35，自引：1，他引：35
针对当前评价企业技术创新能力的方法所存在的不足,提出一种基于BP神经网络的企业技术创新能力评价方法。首先建立企业技术创新能力评价指标体系,然后根据指标体系,设计BP神经网络模型,并给出可行的评价程序。在计算方法上,用MATLAB神经网络工具箱来进行网络设计和计算。通过大量学习样本的训练和测试,使模型的误差达到预定的范围内。最后,以实例验证了这种方法的准确性和可操作性。 相似文献
19.
In this paper, a modified adaptive neural network for the compensation of deadzone is described, and simulated on a hydraulic positioning system, in which the dynamic model is separated into a series of connection of a nonlinear (deadzone) subsystem and a linear plant. The proposed approach uses two neural networks. One is the radial basis function (RBF) neural network, which is used for identifying parameters of deadzone. Based on the penalty function used in optimization theory, a multi-objective cost function with constraint is adopted to provide the best deadzone approximation. The result is used to train the other neural network for the inverse compensation of deadzone. The RBF neural network also generates the parameters of the linear plant for the design of an adaptive controller. A convergence analysis for the network training process is also presented. 相似文献