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改进的BP神经网络方法及其在农业商品总产值预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
针对BP神经网络应用中存在的训练时间长、收敛速度慢的问题，对常用的BP神经网络方法进行了改进，增加了数据前处理和后处理的过程。前处理过程是对BP神经网络的输入变量采用主成分分析法进行预处理，确定主要的影响因素，解决了神经网络训练时输入变量过多造成的效率下降问题；后处理过程是对训练结果采用回归和相关性分析的方法进行评价，验证了训练结果的精度。对农业商品总产值的预测结果表明．改进的BP神经网络方法能够提高神经网络的训练效率．并且达到了较高的预测精度。该方法适用于解决多因素预测的问题。 相似文献
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小波神经网络是建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性。本文分析了小波神经网络的特点,建立了电力负荷的小波神经网络预测模型,设计了小波神经网络结构,给出了小波网络参数调节算法。对实际电力负荷预测算例,以及与BP网络的对比研究实验表明,小波神经网络对非平稳信号能进行有效地预测,比BP神经网络具有更高的预测精度。 相似文献
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对BP神经网络方法在股价预测中的应用进行了研究,对BP神经网络的结构进行了介绍。针对BP网络学习速度慢,采用弹性BP学习算法和tansig传递函数提高了收敛速度。在仿真过程中通过MATLAB编程实现了BP神经网络对中国石油近一年交易日的数据的训练和测试,获得了一定的预测精度,对BP算法和改进后的BP算法在预测股票中的收敛性能和拟合程度进行比较,并用训练好的BP网络股市预测模型来预测其股票数据,达到了预测效果。 相似文献
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针对神经网络在非数学模型预测中所面临的3个主要问题,提出了一种基于BP_Adaboost算法的预测模型对燃气负荷进行短期预测。预测结果表明,该模型与BP神经网络相比,不但提高了预测精度和泛化能力,而且更能满足具有非线性、时变性和不确定性的负荷预测的需要,具有较好的应用前景。 相似文献
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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
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首先通过主成分分析消除原始指标之间的相关性，使指标数量变少且相互之间不相关，从而构建综合预判指标，再利用BP神经网络建立微博舆情预判模型。实验选取2013年微博热门话题作为训练样本，选取2014年的话题作为预测。实验结果表明，主成分分析有助于去除原始样本数据的冗余，简化了网络的复杂度，所得到的结果更加准确。因此，该模型较仅使用BP神经网络的准确性更高。 相似文献
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基于机器学习算法的研究热点趋势预测模型对比与分析——BP神经网络、支持向量机与LSTM模型 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最后利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。[结果/结论]实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考。 相似文献
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影响住房需求的因素众多,错综复杂,并且具有非线性的特征。本文通过对住房需求影响因素的分析,用BP神网络来购建住房的需求模型。根据河南开封市的有关统计数据,用BP神经网络优化算法进行住房需求预测,并与多元回归测方法进行对比。结果表明,BP神经网络具有较好的适应性和较高的预测精度。 相似文献
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基于BP神经网络模型的新疆建设用地分析 总被引：3，自引：0，他引：3
鉴于BP神经网络在非线性领域预测中的应用,以新疆建设用地为研究对象,构建BP神经网络预测模型,选取1996~2006年总人口、城市化水平、GDP等10个因子,反映新疆人口状况、经济发展水平、产业结构及投资水平作为网络的仿真输入,对2007年新疆建设用地进行模拟预测,预测结果与实际面积的相对误差仅为0.06%.最后针对新疆建设用地中存在的问题,提出了保障经济与社会协调可持续发展的土地利用策略. 相似文献
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为探究精益建设技术与项目绩效之间的内在作用机理,构建基于BP和SVM变量筛选的6S、可视化管理、最后计划者等7种精益建设技术与知识能力、财务、业主等5个项目绩效分项指标和综合指标的耦合模型。仿真结果表明:在精益建设技术特征与项目绩效分项指标的耦合模型仿真分析中,基于GA-BP的预测模型比标准BP神经网络模型精度要高;在精益建设技术特征与项目绩效综合指标的耦合模型仿真分析中,基于SVM的预测模型比GA-BP的预测模型精度要高。另外,利用BP和SVM结合MIV算法进一步探究不同精益建设技术对项目绩效各指标和综合指标的影响程度。研究结果为项目利益相关者提高项目管理绩效提供决策支持。 相似文献
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锅炉管壁超温现象的存在严重影响了锅炉的安全及可靠性。在对BP神经网络简介的基础上,详细研究了基于BP的锅炉管壁温度预测的数字模型,并通过应用样本的获取,分析BP神经网络在锅炉管壁温度预测方面的设计、不足及具体的参数选择,从而降低了火力发电厂锅炉管壁超温情况的发生,延长了锅炉的使用寿命。 相似文献
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该文以神经网络数学模型为基础,对项目风险评价进行了研究。文章论述了BP神经网络能准确、快捷地评价项目风险,有较强的实用性;但其数学模型较为繁琐,为提高效率和质量,利用OLE接口,实现了在DELPHI中调用MATLAB神经网络工具箱。 相似文献
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在结构极限状态方程未知的情况下,采用径向基函数神经网络模型模拟未知状态的结构响应,结合最优化方法逐步修正求解可靠性指标,通过数值算例体现了所述方法的精度与计算效率。 相似文献