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1.
陈益民 《漳州职业大学学报》2004,6(2):64-67
提出基于反向传播网络预测模型的设计方法，并针对反向传播网络算法的不足之处给出权重调整BP算法，其方法收敛速度快，预测精度高，抗噪能力强，较好地反映了参数之间复杂的非线性关系，为工业生产中数据分析、数值模拟与科学预测提供了良好方法。 相似文献
2.
提出稳健黑箱模型预测反相液相色谱保留方程系数,结果明显优于多元线性回归方法,并与反向传播算法网络方法进行比较. 相似文献
3.
提出稳健黑箱模型预测反相液相色谱保留方程系数，结果明显优于多元线性回归方法，并与反向传播算法网络方法进行比较． 相似文献
4.
焦振 《安阳师范学院学报》2008,(5):47-49
本文主要研究了人工神经网络中误差反向传播神经网络（BP网络）的算法及学习规则,并针对BP网络算法不具有动态信息处理能力,提出了算法的启发式改进。 相似文献
5.
网络安全状态数据具有数据量大、特征数目繁多以及连续型属性多等特点.态势预测问题可转化为海量数据的预测问题.以网络安全态势研究为应用背景,提出了一种基于改进的粒子群优化算法来优化反向传播神经网络的态势预测模型.利用IPSO内在的隐并行性和很好的全局寻优能力对BP网络的权值和阈值进行优化并建立预测模型对网络安全态势进行预测.仿真实验证明其改善了传统BP网络在预测应用中的不足,有效提高了态势预测的精准度. 相似文献
6.
BP神经网络在非线性建模上具有强大的功能,但是其网络结构的选择需要经验,缺乏科学性.级联相关算法是一种优秀的构造方法,实现了网络结构的自动调整,但是其网络训练速度很慢,样本预测精度还有待提高.针对于此,提出一种改进的级联相关算法.在该算法中,网络结构起始于适当的隐结点数目,通过折半筛选算法动态调整每批新增最佳隐结点数目,还通过反向传播来修正各层结点的权值和阙值.最后,将该算法应用到系数定税建模实验中.实验证明,该算法比标准的级联相关算法网络训练速度大大提高,预测精度也更高,更适用于系数定税预测建模. 相似文献
7.
介绍了在数据挖掘中应用广泛的神经网络、反向传播神经网络技术,以及反向传播神经算法在性能方面的特点,介绍了反向传播在数据挖掘中的实用模型,最后阐述了数据挖掘方法与神经网络模型结合的广阔前景。 相似文献
8.
基于Elman神经网络城市供水管网漏损预测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
王丽娟 《河北工业大学成人教育学院学报》2009,24(2):26-29
管道漏子的发生情况是进行漏损控制的基础,为了对管道漏子数进行有效预测,提出了一种基于Elman神经网络预测方法,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法,显著提高了网络的训练速率,有效地抑制了网络陷入局部极小点.文中分别采用Elman神经网络、BP神经网络和RBF神经网络对某城市外环线DN300管道漏子发生数时间序列进行仿真预测,经比较,证明前者具有收敛速度快、预测精度高的特点,表明利用Elman回归神经网络建模对管道漏子数进行预测是可行的,能为管网维护,管道更新提供有效依据. 相似文献
9.
神经网络是一种新兴的数学建模方法，它具有识别复杂非线性系统的特性，比较适合实时调度。在智能公交实时调度中加入误差反向传播算法，利用误差反向传播算法超强的学习能力和泛化能力，通过对海量公交历史调度数据的学习，可以建立公交车到达目的站点的预测模型；通过实时GPS数据，就可以预测车辆到达目的地的大概时间，为建立智能公交调度提供极大方便。 相似文献
10.
反向传播算法（BackPropagation）是一种有监督神经网络学习算法,但原始算法收敛速率慢,训练过程易陷入局部极小值,精度不高等问题．文中提出了一种加权和引入参数改进的神经网络BP算法,某种程度上克服了以上缺点．对文中的改进算法用VC平台编程,并利用真实数据,对大学生就业能力进行了预测．实验表明,改进算法有效,也为高校解决大学生就业能力提供了决策支持． 相似文献