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改进BP算法的辽宁省人均GDP预测研究 总被引：2，自引：0，他引：2
由于人均GDP时间序列具有复杂和非线性的特征,传统预测方法在预测分析时往往会产生很大的误差.运用Matlab软件采用不同的改进BP算法来建立和训练网络预测模型,以观测不同算法的精度和有效性;最后运用预测模型对辽宁省人均GDP进行了预测. 相似文献
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本文基于MATLAB6.5平台编程,运用非线性BP神经网络对我国外汇储备规模进行预测分析.以我国历年外汇储备数据为训练样本,进行网络训练与检验.结果表明,BP弄中经网络具有良好的预测性能.同时发现了我国外汇储备存在超常规增长,并在文章最后提出了相关的政策和建议. 相似文献
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一个行业或企业的规模大小是否合适，直接关乎其市场竞争力。本文借助交易成本等规模经济理论，针对企业规模的非线性特征，将BP网络引入企业规模预测领域，运用其对非线性函数的逼近功能对我国机械设备仪表业上市公司的规模进行预测研究。并与其它方法进行比较。研究结果表明，BP网络的预测效果较好。 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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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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我国"十一五"GDP能源单耗目标最优控制 总被引：2，自引：0，他引：2
本文以我国1953—2005年 GDP 与 TEC(总值能源消耗)数据建立 GDP 与 TEC 非线性动力系统(GDP—TECNLDS)模型,其显示 GDP 与 TEC 之间存在相互加速关系,而 GDP 与 TEC 的耦合对 TEC 增长起抑制作用。实验表明,我国若采取最优控制改变 GDP—TECNLDS 运行轨道,就可以更好地实现"十一五"TEC/GDP 下降20%的目标,为此,我国还必须保持 GDP 较高但不过度的增长。 相似文献
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混凝土碳化深度是钢筋混凝土结构耐久性评估的重要参数,影响混凝土碳化深度的因素主要有水灰比、水泥用量、混凝土抗压强度、碳化时间、水泥强度、温度与湿度。基于以上7个参数,并结合BP神经网络较好的预测性,以及主成分分析(PCA)能消除自变量间的多重共线性和降低输入数据维度的特点,建立了基于PCA-BP神经网络的混凝土碳化深度预测模型。以30组实测数据为例,对7个影响因素进行主成分分析,最终降为4个主成分,进而将其作为BP神经网络的输入因子,对混凝土碳化深度进行了预测。结果表明:PCA-BP神经网络预测误差低,实现了对混凝土碳化深度的较准确预测,PCA-BP神经网络模型为混凝土碳化深度预测提供了一种科学、可靠的方法。 相似文献
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区域人口增长是一个高度非线性的系统问题,影响广泛,准确预测人口对政府制定经济和社会发展计划具有重要参考意义。BP网络能主动学习和存贮大量复杂的映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。采用BP神经网络建立预测模型,根据2001—2011年黄河中下游人口统计数据,通过Matlab软件作出预测,然后对预测结果进行拟合度分析,结果表明BP神经网络对人口数量的预测准确度极高。 相似文献
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为了改进BP算法预测性能,提出QPSO-BP模型.该模型采用DELTA势阱改进的量子粒子群(QPSO)算法优化BP网络的权值与阈值,然后利用各年的GDP数据进行训练和预测.结果表明:经过DELTA势阱改进的QPSO优化BP算法模型比PSO-BP模型和BP神经网络更稳定,预测精度更高且泛化能力更强.与文献中所用模型的运算结果相比较,这种改进模型运算结果的相对误差和平均误差更小,在准确性上也有一定的优势. 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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针对企业自主创新项目风险评价中的高维、非线性问题,提出了一种基于主成分分析和遗传神经网络的企业自主创新项目风险评价方法.该方法利用主成分分析对企业自主创新项目风险评价体系进行特征提取,利用遗传算法直接训练神经网络的权重形成遗传神经网络,特征提取后的综合主成分指标进入遗传神经网络的智能评价系统.实证结果表明,该方法具有较好的泛化能力,与标准BP神经网络方法相比,该方法具有明显的优势. 相似文献
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针对学术评价中多属性评价方法和组合评价方法众多,从而导致学术评价结果众多,评价公信力下降问题,优选多属性评价方法成为解决问题的较好途径。线性多属性评价相对成熟,非线性多属性评价的选取是首要问题,基于BP人工神经网络,以非线性多属性评价值作为输出,评价指标作为输入,通过训练人工神经网络,可以得到评价指标权重,进而和评价值评价指标的相关系数进行比较,通过检验非线性多属性评价方法的逻辑一致性来进行评价方法的选取。以JCR2017数学期刊为例,分别采用主成分分析、因子分析、TOPSIS进行评价,然后再基于BP人工神经网络模型进行选取。研究结果表明:非线性多属性评价方法的选择问题是学术评价的基础问题;BP人工神经网络可以用来辅助进行非线性评价方法的选取;采用BP人工神经网络辅助选取非线性评价方法必须具备一定的适用条件。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2019,(19)
目前输变电工程造价经济技术指标复杂,影响造价的因素众多,导致造价估算困难,工程设计和概算过程难以达到预期效果。为了解决该难题,文章建立基于主成分分析法和改进BP神经网络的输变电工程造价预测模型,采用主成分分析法提取输变电工程造价主要影响因素,结合工程实际情况,通过改进的BP神经网络对样本数据训练学习。通过测试验证,建立的模型预测结果较为准确,能够较为合理的预测输变电工程的造价费用,对电网工程造价预算具有一定的参考价值。 相似文献
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BP神经网络是一种单向传播的多层前向网络,具有很强的学习功能,多次训练后的网络具有很好的预测能力。结合BP网络的特点和灌区分水闸的工作原理,应用BP神经网络对闸门控制进行预测,并分析预测结果。 相似文献