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提出一种基于云理论和神经网络构造决策树的文本分类方法。运用云神经网络学习变量间的云映射关系,从中生成云决策树。这种方法结合了神经网络的学习算法和决策树的推理方法,具有神经网络的学习能力,并且应用了云发生器对处理不确定性的能力。更符合人类的思维方式,从而进一步提高了文本分类的效率、准确性和可靠性。 相似文献
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基于BP算法的股价预测模型实证分析 总被引：1，自引：0，他引：1
从技术分析的角度分析股票市场,采用BP神经网络对股票价格进行预测,提出了将股票市场的基础数据指标和技术指标相结合,作为神经网络输入的候选变量,筛选出影响股票价格涨跌的变量,从而建立起神经网络模型。最后用MATLABB编程手段对沃尔玛公司的交易资料进行实证分析。 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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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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人工神经网络在经济控制中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
本文运用二次函数最优控制理论建立经济系统优化控制模型,以一个宏观经济模型为例,用神经网络建立的模型和控制器对所关心的经济变量进行控制,给出了仿真结果。 相似文献
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供热负荷预测是实现智慧供热的关键技术之一,对降低供热能耗具有重要意义。本文以开封市J集中供热系统某换热站的2020年供暖季历史供热数据为研究对象,设计了基于门控循环单元(gate recurrent unit, GRU)神经网络的短期供热负荷预测模型。将1次侧供回水温度、室外温度、风速、天气情况、流量作为输入变量,供热负荷作为输出变量,前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为测试集。通过MALTAB进行仿真模拟,并与传统的BP神经网络、Elman神经网络进行对比分析。仿真结果显示GRU神经网络预测模型MAPE为3.94%,RMSE为76.77,预测效果最佳。 相似文献
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利用邻域粗糙集对属性进行约简,得到由财务指标和非财务指标构成的预警指标体系。将其作为神经网络的输入变量对我国上市公司财务状况进行预测。实证研究表明,模型能有效剔除冗余信息,避免传统粗糙集模型因数值离散化带来的信息丢失。在大大缩短训练时间的同时,模型的预测精度达91.7%,高于同等条件下神经网络模型、Logistic模型。 相似文献
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基于灰色关联分析与主成分分析的BP网络模型及其应用研究 总被引：4，自引：0，他引：4
如何提高BP神经网络算法的预测精度与效率,始终是人们关注的一个重要问题。本文利用灰色关联度分析与主成分分析对BP神经网络的输入变量进行了预处理,提高了BP算法对于复杂经济问题的预测精度与效率。本文最后以中国房地产总量的预测问题为例,验证了模型的有效性。 相似文献
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储层流体的识别一直是石油工业中重要的问题,也是长期困扰大家的一个难点。针对测井资料并综合利用各种数学手段,如交会图法、多参数方程、统计分析以及神经网络等方法大大提高了对储层流体识别的准确率。尤其是近些年来BP神经网络技术在储层流体识别中得到了很好的推广和利用。在使用BP神经网络时,很多人倾向选择所有的测井参数作为神经网络的输入。本文利用逐步判别法来优选测井参数作为神经网络的输入,逐步判别法可以优选判别能力强的参数,剔除对区分总体不明显的变量,这样优选测井参数的神经网络收敛速度快,预测准确率高。 相似文献
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厦门市景观格局的BP人工神经网络模型 总被引：3，自引：2，他引：1
在地理信息系统的辅助下采用人工神经网络技术,建立厦门市景观格局分析的模型,选取高程、坡度、距公路远近、居民点及工矿用地面积作为输入变量,以斑块密度、平均斑块分维数、聚集度指数、Shannon多样性指数作为输出变量,选取具有代表性均匀分布的34个样本作为训练样本,对另外6个样本进行仿真.结果表明:仿真的6个输出结果与6个样本的实际景观格局指数误差较小,最大误差仅为0.28970%.神经网络模型是定量分析景观格局指数的方法之一,可用于研究城市自然、社会因素与城市景观格局指数变化的非线性映射.在受人类活动影响较少的高海拔山区,斑块密度、平均斑块分维数和多样性指数小,聚集度指数大,一些人类活动影响程度大的平原地区的特征则与之相反. 相似文献
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本文通过建立BP伸进网络模型,对由灰色关联度分析选出7个葡萄理化指标作为BP神经网络的输入变量,葡萄酒的评分作为输出,并用三组样品进行预测,得出预测值分别为:70.4187、68.1480、65.0617,与真实值的相对误差分别为:3.56%,5.35%,9.64%,从而证实了通过BP神经网络对葡萄酒质量进行预测的方法是可行的。 相似文献
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生物演化过程中极为重要的一环是动物逐渐产生了大脑和神经网络,人类的大脑和神经网络更复杂.这也引发了人类对自身神经网络的模仿,其中一个最具历史意义的模仿成果是虚拟网络——互联网.不过,即便目前互联网蓬勃发展,也还比不上人的大脑和神经网络.人类大脑皮层包含约140亿～160亿个神经元(神经细胞),小脑中包含大约550亿～700亿个神经元.每个神经元都通过突触和其他数千个神经元及周围神经相连.神经元之间通过轴突纤维进行或长或短的联系,以传递信息,包括生物电信号和神经递质,从而产生不同的行为、理念、思维. 相似文献
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在建设项目工程中造价估算是一项十分重要的工作,根据神经网络的原理和工程造价估算的特点,通过研究工程造价的构成,特别是建筑工程结构和主要分项工程的特征在工程造价中所起的作用,确定了主要因素,作为神经网络的输入变量,提出了基于BP神经网络的工程估价模型,共收集工程估价实例作为训练样本作为检测实例,经测算其精度基本可以满足实际工程投资估算的需要。因此：神经网络在这方面有很好的应用前景。 相似文献
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BP神经网络在千岛湖水体富营养化变化预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
将人工神经网络模型引入水质预测中,并据此建立了千岛湖水体富营养化预测的BP神经网络模型。该模型选取了Chla作为网络的输出变量,通过主因子分析,得到温度Tw、pH、Chla、SD、TN 5个水质因子作为网络的输入变量,构建了5个网络模型。本研究表明,以上周的Tw、pH、Chla、SD为输入变量,下周Chla为输出变量的网络方案能够对千岛湖的水质变化进行很好的短期预测,从而能够使管理部门根据此模型掌握千岛湖水质变化趋势,为其制定千岛湖水质管理方案提供理论依据。 相似文献
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针对燃煤发电机组的重要执行机构阀门,通过深度神经网络算法对机组大量运行数据进行学习,构建重要执行机构阀门在全负荷工况下的精准数学模型,以深度神经网络模型预测值和皮尔逊相关系数判别为依据,实现重要执行机构阀门的故障诊断和早期预警。结果表明,基于大数据,学习和深度神经网络算法的数学模型有效地实现了对执行机构阀门的故障诊断和提前预警,指导运行人员进行提前干预和检修,减少机组的故障率。执行机构阀门故障预警的深度神经网络模型以执行机构阀门前的相关DCS参数、系统主要运行参数作为模型的输入变量;以执行机构阀门之后的参数作为输出量。选择机组在不同负荷工况下,执行机构阀门系统从打开到关闭的完整时间段内的大量数据,作为深度神经网络模型的训练数据。该方法具有较强的通用性,可以方便地平行移植至火电机组的其他重要辅机设备中。皮尔逊相关系数能反映数据变化的趋势信息,能判断两个向量或者两个数组相似度。以皮尔逊相关系数作为深度神经网络模型预测输出值与系统实际输出偏差距离的判据,可以很好地解决系统发生偏离后的预警问题,有效地提高模型预测的精度。 相似文献