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工业总产值随年度变化是非线性的、动态的,人工神经网络具有逼近任意非线性映射的特性.本文利用人工神经网络建立工业总产值预测模型,针对传统BP算法--梯度下降搜索方法不足,提出用改进单纯形法优化求解人工神经网络参数.研究表明:采用改进单纯形法优化参数,建立人工神经网络的工业总产值预测模型,模拟和预测结果是理想的,具有一定的可行性、科学性和实用性. 相似文献
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基于已有关于旅游相关预测的文献大都采用单一预测模型,例如灰色系统理论模型、人工神经网络、时间序列预测等、缺乏对旅游的组合预测的研究。文章尝试在IOWHA算子的基础上构建组合模型,进而对安徽省的的旅游总收入进行预测。预测结果表明基于IOWHA算子的组合预测模型相对于单一的预测方法具有更高的精度,在旅游预测中是有效合理的。 相似文献
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利用人工神经网络强大的学习能力,提出了基于BP人工神经网络的建筑物沉降预测方法.以泉州市东海湾某实例工程1~12期的沉降观测数据为基础,建立网络模型.将13~16期建筑物沉降的实测数据和模型的预测数据进行对比,发现两者间的误差相对较小,证明BP神经网络预测模型具有较高的精确性和稳定性,且具有一定的工程应用价值. 相似文献
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利用人工神经网络强大的学习能力,提出了基于BP人工神经网络的建筑物沉降预测方法.以泉州市东海湾某实例工程1~12期的沉降观测数据为基础,建立网络模型.将13~16期建筑物沉降的实测数据和模型的预测数据进行对比,发现两者间的误差相对较小,证明BP神经网络预测模型具有较高的精确性和稳定性,且具有一定的工程应用价值. 相似文献
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运用结构性神经网络预测上海市国际集装箱生成量 总被引：1，自引：0，他引：1
裴淑红 《北京城市学院学报》2002,1(1):47-51
本文着重研究了上海市国际集装箱生成机制 ,在对其进行定性分析的基础上 ,提出了量化的构想 ,并将人工神经网络应用于集装箱生成量预测中 ,在此基础上提出了结构性神经网络预测模型 ,并用 C语言进行编程 ,取得了较为理想的预测效果 ,从而填补了这方面研究的不足 相似文献
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以Gleeble-3500热模拟机得到的实验数据为基础,采用人工神经网络方法建立了添加混合稀土和锑的AZ31镁合金流变应力与应变,应变速率与温度对应关系的预测模型.仿真分析表明,BP神经网络模型具有较高的预测精度. 相似文献
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《浙江大学学报(A卷英文版)》2016,(4)
目的:薄壁扩展式地基已被广泛应用于土壤强度相对较低的沿海工程。目前,已有很多学者对其进行了人工神经网络的适用性研究,希望用此对地基的承重能力进行预测。但是这些研究多数是基于传统的人工神经网络,学习速度慢且受困于局部极小值。本文拟提出一种改进的基于人工神经网络的预测薄壁浅地基承重能力的模型。方法:1.整合145组关于地基承重测试的文献数据和实验数据(包括承重能力、摩擦角、沙的单位重量、基脚宽度和长宽比等);除了承重能力,其他参数都是模型输入;2.研究各参数对地基承重能力的影响,确定最优的人工神经网络模型参数,并对不同的人工神经网络模型进行比较。结论:1.当基脚长宽比从0.5变为1.12时,地基的承重能力增加了大约一半;2.基于粒子群优化算法的人工神经网络模型表现最好;在测试数据中,承重能力的预测值和测量值之间高达0.98的相关系数也表明,在无粘性土中,基于人工神经网络的预测模型适用于薄壁浅地基的承重能力预测。 相似文献
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讨论了长江水质污染的评价和预测问题．采用宽域灰色决策方法,建立灰色综合评价模型,得到有效的水质评价报告；利用单因子法,对长江水中高锰酸盐和氨氮污染指数分析得到了主要污染区段；运用人工神经网络法和统计方法建立了水质预测模型和污水处理模型,得到年平均污水处理量．使用数学方法对长江水质问题进行了有益的探讨,得到具有一定实际参考价值的数据和理论指导意义的结论． 相似文献
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基于模拟退火的神经网络预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
在分析了传统神经网络预测模型的基础上，提出用模拟退火算法代替局部梯度下降法修正网络权值，从而避免了人工神经网络容易陷入局部极小的缺陷。经实例证实，该方法能有效地提高预测的精度。 相似文献
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物联网技术社区时序数据建模是世界各国学者研究的新型热点课题．本研究对非线性物联网技术社区时序数据预测神经网络中存在的几个瓶颈进行分析探讨．提出基于人工神经网络非线性视角下物联网技术社区时序数据预测中的应用研究来优化预测神经网络环境下的瓶颈．并且通过人工神经网络社区数据的仿真实验表明该算法的高效性和实用性． 相似文献
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在全球抗击新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的过程中,合理的疫情传播预测对于疫情防控有重要参考意义。为了对病毒传播进行合理预测,针对传统疫情传播预测模型存在的不足,提出一种组合式神经网络的疫情传播预测模型,并将其应用于湖北省1月29日-3月15日每日新增确诊人数预测及湖北省每日累计确诊人数预测。预测结果分析显示,该神经网络预测模型预测结果可靠有效。模型性能分析结果表明,组合式神经网络预测模型平均相对误差（MRE）不超过0.16,均方误差（MSE）不超过0.1,均方根误差（RMSE）为0.262 9,性能明显优于其它几种神经网络预测模型。基于武汉市与广东省疫情传播预测的实证结果显示模型具有较好的适用性及准确性。 相似文献
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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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利用人工神经网络技术,根据襄樊市历年小麦受灾面积数量对襄樊市小麦受灾面积进行预测,并根据有关专业知识讨论如何通过增加输入单元提高中长期预测精度. 相似文献
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1 Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｓｏｉｌｂｅｈａｖｉｏｕｒｐｌａｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈｐｒｏｂｌｅｍｓｒｅｌａｔｅｄｔｏｓｏｉｌｍｅｃｈａｎｉｃｓａｎｄｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ .Ｏｖｅｒｔｈｅｐａｓｔｆｏｕｒｄｅｃａｄｅｓ ,ｍａｎｙｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｈａｖｅｄｅｖｏｔｅｄｅｎｏｒｍｏｕｓｅｆｆｏｒｔｓｔｏｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｔｈｅｌｉｑｕｅｆａｃｔｉｏｎｏｆｓａｔｕｒａｔｅｄｓｏｉｌｕｎｄｅｒｖａｒｉｏｕｓａｓｓｕｍ… 相似文献
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提出了基于人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ）对动力结构进行系统辨识的方法，即应用人工神经网络预测结构地震响应．采用ＢＰ算法的前馈网络（简称ＢＰ网络）对剪切模型结构进行系统辨识．首先用实际地震波及相应的模拟地震响应训练本文提出的ＢＰ网络，然后用“已学会”的ＢＰ网络预测其它地震波激励下的结构地震响应．还讨论了网络拓扑结构、输入单元数等对网络学习和预测的影响．通过本文可以发现，合适的人工神经网络结构能准确地辨识结构动力特性和预测结构动力响应 相似文献
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