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1.
蒋惠凤 《温州职业技术学院学报》2014,(1):57-60
为提高负荷预测精度,将主成分回归（PCR）、偏最小二来回归（PLSR）与反向传播神经网络（BPNN）相结合,分别建立基于PCR和PLSR及与神经网络耦合的年用电量预测模型.结果表明,以PCR和PLSR方法提取成分作为神经网络的输入,以实际用电量作为输出,建立的PC-BPNN和LV-BPNN非线性预测模型拟合优度优于PCR和PLSR线性预测模型.从检验四个预测模型的预测效果看,线性预测模型的预测值均高于实际值,非线性预测模型的预测值均低于实际值. 相似文献
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建立有效的空气质量指数预测模型,可以为个人出行及相关部门治理大气污染提供指导。选取北京市的历史空气数据以及气象数据作为研究对象,建立基于BP（Back Propagation）神经网络和SVR（Support Vector Regression）支持向量机回归的BP-SVR组合预测模型。首先利用灰狼优化算法分别对BP模型和SVR模型参数进行寻优;然后运用该组合模型对空气质量指数进行预测。实验结果表明,BP-SVR模型的平均绝对百分误差、均方根误差、平均绝对误差均小于单一预测模型,分别为0.217 5、37.032 0、25.157 5。BP-SVR组合模型具有更高的预测精度,泛化能力更强,可以对空气质量指数进行有效预测。 相似文献
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高考命题中试题难度预测方法探索 总被引：1，自引：0，他引：1
运用命题教师主观评估、多元线性回归分析和BP神经网络建模三种预测方法,对高考命题过程中试题的难度进行预测,并对三种方法的预测性能进行比较.结果发现,三种预测方法均具有较高的预测准确度,其中,BP神经网络预测模型对试题难度的预测准确度相对更高,误差相对更小. 相似文献
4.
基于灰色神经网络串联组合模型的涌水量预测 总被引：1，自引：0，他引：1
利用矿井涌水量实测值建立灰色理论与神经网络串联组合的预测模型,即利用不同灰色模型预测值训练神经网络进行预测,提高矿井涌水量的预测精度,先后建立了GM（1,1）、二次参数拟合GM（1,1）模型,将其与BP神经网络模型串联形成最终预测模型,以淮南矿区潘三矿西翼矿井涌水量预测为例,结果说明了该模型具有较高的准确性。 相似文献
5.
为了提高传统方法生成交通拥堵指数（TPI）的准确率,引入一种基于经验模态分解（EMD）与Elman神经网络的组合模型实现交通拥堵指数预测。首先,利用EMD将TPI序列分解为不同时间尺度下的IMF分量和剩余分量;然后,通过偏自相关函数（PACF）计算各分量的滞后期数,以此确定各分量在Elman神经网络中的输入和输出变量;之后,通过上述方法计算出各分量预测值并相加;最后,计算出总预测结果。通过计算结果可知,EMD-PACF-Elman预测方法3个评价指标（平均绝对误差、均方误差、平均绝对百分误差）的计算结果与单一Elman神经网络模型、EMD-Elman神经网络模型、单一BP神经网络模型、EMD-BP神经网络模型相比都为最低,分别为0.562 4、0.598 9、0.110 7。因此, EMD-PACF-Elman预测方法可以有效地预测TPI,同时也为进一步预测交通拥堵趋势提供了依据。 相似文献
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褚晨辉 《中阿科技论坛(中英文)》2024,(2):108-111
装配式高层住宅成本受诸多因素影响,成本与各个因素之间存在复杂的非线性关系,BP神经网络难以对其进行准确的成本预测。文章提出了一种遗传算法（GA）优化BP神经网络的预测方法,利用GA-BP神经网络模型提高装配式高层住宅成本预测的准确率。通过对GA-BP神经网络模型的权值和阈值进行优化,构建了GA-BP神经网络装配式高层住宅成本预测模型,并以50组装配式高层住宅样本数据为例,分别运用GA-BP神经网络与BP神经网络预测模型进行了对比试验。试验结果表明,GA-BP神经网络预测模型具有较强的稳定性和更高的预测准确率。 相似文献
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丁洁 《忻州师范学院学报》2013,29(2)
为了更准确对空调系统负荷进行预测,文章在介绍Elman神经网络原理的基础上,对应用在处理动态数据模型上具有优越性的Elman回归型神经网络建立负荷预测模型,讨论了负荷预测模型中隐层神经元数目的选取,并对空调负荷值进行预测.同时也对静态前馈型BP神经网络进行建模和预测,比较两种预测结果,分析其误差,证明了Elman网络在动态预测实验中与BP网络相比较的优势. 相似文献
10.
由于灰色神经网络随机初始化网络的参数在使用灰色神经网络预测模型时,经常会出现在进化过程中陷入局部最优值和预测精度较低等问题.因此,提出采用粒子群优化(PSO)算法优化灰色神经网络的初始参数,建立了基于粒子群优化灰色神经网络的预测模型.使得在预测性能的稳定性上,明显优于单纯使用灰色神经网络模型.通过实验,对比分析了BP神经网络、灰色神经网络和PSO优化的灰色神经网络三种预测模型,结果验证了所提模型的有效性,从而进一步提高了灰色神经网络预测模型的精确度. 相似文献
11.
在分析灰色预测模型GM(1,1)以及BP神经网络预测模型2种单一模型在电力消费量预测方面不足的基础上,提出灰色神经网络组合预测模型。以河北省电力消费量为基础,分别用3种模型进行预测,并加以比较分析。结果表明,灰色神经网络组合模型提高了关于河北省中长期电力消费量的预测精度,对河北省未来电力系统及能源需求规划具有一定参考价值。 相似文献
12.
李新东 《黑龙江教育学院学报》2012,31(3):198-200
将过程神经网络应用于GDP预测,可以将时间序列中的时间累积效应充分考虑到预测中,能较好地解决传统GDP预测方法中的一些不足。运用黑龙江省1981年至2010年GDP与其影响因素数据,结合相关理论,建立了基于过程神经网络的GDP预测模型,对GDP进行了预测。结果表明,将过程神经网络应用于GDP预测问题中,可以得到较高的预测精度,预测效果较好。 相似文献
13.
运用TRAINGDX训练函数对标准BP神经网络进行改进．根据2012年《四川省统计年鉴》相关数据,利用影响国内生产总值（GDP）的6个主要因素,借助Matlab软件平台,建立了6：5：1的三层BP神经网络GDP预测模型,实现四川省GDP值的预测．改进后BP神经网络预测相对误差在1％以内,仿真结果同模型外推法比较,预测精度较高． 相似文献
14.
周晓梅 《岳阳职业技术学院学报》2021,(1):76-80
2020年新冠肺炎疫情的蔓延,使旅游业逐渐显现其脆弱性与敏感性,作为重灾区的湖北省旅游业几乎陷入停滞状态。该文运用SWOT分析法,分析湖北省旅游业在重大疫情背景下发展的优势、劣势、机遇和威胁,其目的一是探讨湖北省旅游业可持续发展的可行性;二是通过构建“一心二带三区”的科学发展模式,为湖北省旅游业的快速复苏和可持续性发展提供科学依据,也期望对其他受疫情影响地区的旅游业发展提供参考。 相似文献
15.
防晒用品属于快速消费品,其销售情况受季节变动影响,具有非线性特征。人工神经网络强大的学习能力使其在销售量预测领域显示出非线性预测的应用优势。作为新兴智能算法,鲸鱼群算法具有快速收敛、全局优化等特点。为精准预测上海某化妆品公司防晒产品销量,基于鲸鱼算法,构建优化网络权值的门控循环神经网络模型。实验结果表明,经鲸鱼算法优化后的门控循环神经网络训练相对误差比优化前降低 0.6 个百分点,测试相对误差比优化前降低约 2 个百分点。 相似文献
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基于核主成分降维的RBF网络降水预测 总被引：1，自引：0，他引：1
针对径向基函数神经网络（RBF网络）的隐层节点数、中心和宽度难以确定的问题,为提高网络性能,首先采用模糊聚类分析法对样本数据进行初始聚类,以初始分类间的最小距离作为初始宽度;然后引入正交最小二乘法训练出新的数据中心、个数及权值,修改宽度为当前数据中心间的最小距离;最后采用梯度下降法训练并调整中心、宽度及权值;几种算法进行的组合优化改进,使网络泛化性能更优.由于降水影响因子众多,采用了核主成分分析法（KPCA）对样本数据进行特征提取降维预处理.对广西5月3区的日降水量使用上述模型进行预报实验,结果表明,该模型具有较好的泛化性能,预报准确率高于T213降水预报模式,具有一定的推广价值. 相似文献
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Elman神经网络是一种典型的回归神经网络,比BP神经网络具有更强的计算和适应时变特性的能力,因而非常适用于预测股市这一类极其复杂的非线性动力学系统。文章给出一种基于Elman神经网络的股票市场建模、预测及决策方法,对浦发银行股价在时间序列上作了连续若干天的短期预测,实验结果取得较高的预测精度、较为稳定的预测效果和较快的收敛速度。这表明该预测模型对于个股价格的短期预测是可行和有效的。 相似文献
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研究基于粒子群优化算法的长短期记忆神经网络模型构建方法及其在医院门诊管理中的应用,选取三甲医院中医慢病相关科室门诊量历史记录数据,构建基于长短期记忆神经网络的门诊量预测模型,借助粒子群优化算法对长短期记忆网络进行参数优化,并使用优化后的模型对门诊量进行预测。月度门诊量预测结果表明,经过粒子群优化的长短期记忆神经网络模型在测试集上的预测误差RMSE,相比未优化的模型减小了48.5%。粒子群优化算法能高效地优化预测模型,可使模型较好地预测出门诊量变化趋势,从而为医务人员门诊管理工作提供决策支持。 相似文献