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对熔融指数准确可靠的预报在聚丙烯生产中具有至关重要的作用,它能更有效的指导生产过程,进而提高聚丙烯生产的经济效益。神经网络被用来建立初始的熔融指数预报模型,但是单一的神经网络在结构上具有随机性。通过训练一批预报误差小同时结构差异大的神经网络作为子网络,再将它们组合起来得到bootstrap组合神经网络,基于此建立起了最优熔融指数预报模型。通过对实际聚丙烯生产过程中的历史数据的研究,表明该模型的预报精度高、可靠性强,有望在实际工业中得到广泛应用。 相似文献
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提出了一种基于粗糙集-动态模糊神经网络的软测量建模方法,并将其应用于聚氯乙烯平均粒径软测量研究中。首先,用粗糙集隶属函数对各个辅助变量进行分析比较,得到最简的辅助变量个数,然后采用等间距离散法对各个辅助变量和主导变量进行离散化,分析得到离散表和最简模糊规则数,并采用模拟退火法对动态模糊神经网络输出层的权值参数进行优化训练。研究结果表明,与常规动态模糊神经网络相比,基于粗糙集-动态模糊神经网络的聚氯乙烯平均粒径软测量模型具有更佳的预测效果。 相似文献
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大型发电机微碱循环水的测试具有被测水量太,测试间隔时间长的特点,鉴于此,提出一个利用神经网络建立一个预报模型的方法,并将该模型用于水质的测量和预测,通过现场测试,本系统实时性好,可靠性和精度高,大大提高了水质测量的科学性和水质调节的指导性,是一个利用BP网络进行软测量的典型应用. 相似文献
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基于遗传算法的神经网络经济预测模型的建立 总被引：10，自引：0，他引：10
针对神经网络模型的结构特性，提出将遗传算法用于神经网络结合，克服了神经网络模型容易陷入局部极小点的缺点，并将其应用于经济的预测及组合预测中，得到了比常规经济学模型更优的效果 相似文献
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组合预测理论与建模技术对于信息不完备的复杂经济系统有一定的实用性,鉴于房地产价格的复杂性和非线性的特征,利用成都房地产价格的历史数据,分别采用改进的灰色预测模型、RBF神经网络模型建立了成都房地产价格的单项预测模型,并对单项预测模型的优缺点进行了比较分析。采用标准差法进行权重分配,将两个模型进行组合,建立了成都房地产价格的组合预测模型。运用该模型对成都未来5年的房地产价格进行了预测。 相似文献