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相似文献
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1.
为了解决常规方法拟合多维非线性函数的预测结果精度较低问题,采用非线性映射能力较强的BP神经网络进行多维非线性函数拟合。通过对BP神经网络结构及训练过程的分析,依据给定的两维非线性函数构建BP神经网络模型,并利用MATLAB软件对BP神经网络进行预测。仿真结果表明,BP神经网络对于两维非线性函数有良好的拟合能力,拟合误差小、收敛速度快,也使该方法具有较好的推广性。  相似文献   

2.
BP神经网络是一种使用非线性可导函数作为传递函数的前馈神经网络,具有较高的精确度,但过多的预测变量会影响BP神经网络的准确性。采用Logistic回归变量筛选方法能在一定程度上提高分类准确性,提高模型效率。对2013年沪深两市A股分类评级进行了研究,证明基于Logistic回归变量筛选的神经网络提高了两极类别分类的准确性。  相似文献   

3.
直接使用BP神经网络拟合非线性函数,具有预测精度差、收敛速度慢等缺点.该文提出利用极强全局搜索能力的思维进化算法来优化BP神经网络.首先根据BP神经网络拓扑结构构建思维进化算法模型,然后用思维进化算法得到的最优解作为BP神经网络的初始权值和阈值,最后利用MATLAB软件对多个非线性函数进行拟合仿真实验,比较思维进化算法优化BP神经网络和单纯使用BP神经网络的预测结果 .数据表明,优化后的BP神经网络具有更高的拟合精度和更短的网络训练时间.  相似文献   

4.
粮仓平均温度决定粮食变质的快慢。经研究发现,粮仓平均温度表现为非线性变化,而BP神经网络能够无限逼近任意非线性函数,故可利用BP神经网络对粮仓平均温度进行预测。介绍了粮仓平均温度预测的重要性,阐述了BP神经网络的预测原理,介绍了BP神经网络设计及MATLAB实现。据此编写程序进行平均温度预测,为粮食保质工作提供依据。  相似文献   

5.
分析了BP神经网络的基本特性,对BP神经网络用于非线性时间序列(股价)预测的算法进行了研究,并对其进行了改进。利用MATLAB软件对其进行仿真,结果表明,利用改进的BP神经网络对股价进行短期预测是可行的,改进方法有效。  相似文献   

6.
利用学生历史成绩数据和课程之间关系,构建基于BP神经网络的学分绩点预测模型,具有一定的理论和实际应用价值.BP神经网络能够自适应学分绩点统计中课程之间的层次和网络关系,非常适合用于复杂非线性关系的预测.比较了不同算法训练的网络预测结果,发现L-M优化算法预测性能最优.最后,运用函数进行仿真,然后将仿真结果与样本数据对比,验证了L-M优化算法预测模型准确性高,能够用于学分绩点的预测.  相似文献   

7.
基于Elman神经网络城市供水管网漏损预测模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
管道漏子的发生情况是进行漏损控制的基础,为了对管道漏子数进行有效预测,提出了一种基于Elman神经网络预测方法,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法,显著提高了网络的训练速率,有效地抑制了网络陷入局部极小点.文中分别采用Elman神经网络、BP神经网络和RBF神经网络对某城市外环线DN300管道漏子发生数时间序列进行仿真预测,经比较,证明前者具有收敛速度快、预测精度高的特点,表明利用Elman回归神经网络建模对管道漏子数进行预测是可行的,能为管网维护,管道更新提供有效依据.  相似文献   

8.
径向基函数(RBF)神经网络广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域。通过对聚类、梯度、正交最小二乘三种RBF神经网络进行正弦函数逼近的仿真实验,从中比较分析这三种RBF神经网络。得到的对比分析结果表明:正交最小二乘的方式所需的训练时间最短,网络收敛速度最快,并且不需要预先定义隐层节点数。  相似文献   

9.
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   

10.
基于一个肾衰竭患者数据,应用两种神经网络(BP神经网络和贝叶斯正则化BP神经网络)与常用的二分类Logistic回归对肾衰竭患者是否死亡进行预测,并比较三种模型的预测效果.三个模型的判对率都达到89%以上.其中,以贝叶斯正则化BP神经网络的判对率和ROC曲线下面积(AUC)最大,即预测效果最好;BP神经网络和Logistic回归预测效果差别不大.  相似文献   

11.
BP神经网络是目前应用最广泛的人工神经网络模型之一,在分类和识别上表现出良好的特性,因此被研究者用于认知诊断评估以对被试进行诊断分类。通过模拟研究,考查属性个数、属性层级关系、测验长度、题目质量、测试样本量5个因素对BP神经网络在认知诊断中分类准确性的影响。结果表明:1)基于BP神经网络的认知诊断分类准确率不依赖于测试样本量;2)题目质量和测验长度对BP神经网络的诊断准确率有显著的积极影响;3)属性个数对BP神经网络的分类准确率有消极影响;4)题目质量一定程度上会影响BP诊断方法在不同属性层级结构上的分类准确率。  相似文献   

12.
讨论了基于Levenberg—Marquardt(LM)算法的BP神经网络及其GDP预测的应用。LM算法利用误差函数二阶导数信息,对高斯一牛顿法的优化,相对传统的负梯度法而言,其收敛速度更快。最后以贺州市GDP为例,就预测的效率和精确度来说,LM—BP网络预测GDP的速度和精度明显优于标准的BP算法网络。  相似文献   

13.
提出了基于硬限幅功能函数的前向神经网络的分类学习算法,并将其应用于可分凸集或不交集合的分类.仿真结果证明,同基于S功能函数的前向神经网络的BP算法相比,该算法具有较强的分类能力且收敛时间极短.此外,本算法易于硬件实现,且成本低,具有很大的应用潜力.  相似文献   

14.
基于主成分分析的GA-BPNN遥感图像分类研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
在高原山地地区,传统遥感分类方法分类精度低,而标准BP神经网络分类方法在实际应用中也难以胜任.探讨对数据源主成分分析特征选择的基础上,用量化共轭梯度法改进标准BP算法,采用GA优化BP网络的隐层神经元数目、初始权重.并以香格里拉县ETM+遥感图像为例,在DEM地形数据辅助下,训练网络使其收敛,仿真输出.结果表明,其分类总精度为84.52%,Kappa系数为0.8317,比最大似然法分类精度提高了9.08个百分点,验证了GA优化的BP网络遥感图像分类的可行性和有效性.  相似文献   

15.
为了提高农产品价格预测精度,提出一种改进的 BP 神经网络模型。先通过定性分析得到影响农产品价格波动的因子,然后采用MIV方法选择强影响力的因子作为神经网络输入节点。并采用改进的算法进行学习,寻找最优的BP网络结构。利用改进后的模型,实现了农产品价格的高精度仿真。  相似文献   

16.
混沌时间序列单变量和多变量重构的预测比较   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了多变量混沌时间序列相空间延迟重构中延迟时间间隔和嵌入维数的选取方法,给出了多变量混沌时间序列的局部平均预测法,局部线性预测法和BP神经网络预测法等3种非线性预测方法.通过Lorenz系统的仿真计算表明,无论用3种非线性预测方法中的哪一种,多变量混沌时间序列要比单变量混沌时间序列的预测误差小得多,即使前的数据长度只有后的一半,前的预测误差也要小很多.另外从预测误差最小的角度验证了多变量混沌时间序列相空间延迟重构中延迟时间间隔和嵌入维数选取方法的有效性.  相似文献   

17.
1 Introduction The 5-hydroxytryptamine type 3 (5-HT3) receptorantagonists[1-2]are currently used in the treatment ofchemotherapy and radiotherapy induced emesis . Thecompounds are based onthe parent structure showninFig.1 ,the aromatic systems include mono- and bicy-clic rings ,with or without heteroatoms ,and with vari-ous substitution patterns .This range of structural vari-ation makes it difficult to treat the analysis of thesecompounds .Fig .1 Parent structure of 5-HT3antagonists With t…  相似文献   

18.
对产后粮食损耗进行分析与研究,调查获得10多个省份的粮食损耗问卷,对问卷进行统计分析得到影响损耗的各个因素变量,同时进行数据预处理作为模型数据集。最后,将该数据集应用于提出的RDPSO-BP模型中。将随机粒子群(RDPSO)算法与BP神经网络相结合,并优化神经网络参数,从而得到粮食产后储藏环节损耗率预测模型。通过MATLAB仿真实验,发现优化后的RDPSO-BP模型相比传统BP神经网络,具有更高的预测精度,训练与测试误差分别降低了0.041%和0.055%。因此,该模型能够更好地预测粮食产后储藏环节的损失率,在实际粮食损耗分析中具有重要作用。  相似文献   

19.
[目的]应用生物信息学分析人类新基因乙型肝炎病毒(HBV)DNA聚合酶(Polym erase)反式调节蛋白(HBVDNAPTP1)结合蛋白(HBVDNAPTP1BP).[方法]利用生物信息学技术分析HBVDNAPTP1BP基因的染色体定位与组织表达,以及编码蛋白的化学物理性质与结构特征.[结果]HBVDNAPTP1BP基因染色体定位于1号染色体短臂3区5带1亚带,可在组织中低表达,但在多个组织中无表达.HBVD-NAPTP1BP的相对分子量为11 905.6,理论pI为7.72,不同条件下的消光系数为14 230 M-1cm-1或13 980M-1cm-1(280 nm),在体外哺乳动物网状细胞中的半寿期为30 h,并且无卷曲螺旋区域,但具有3个较强的疏水区域.HBVDNAPTP1BP无特殊二级结构,仅有1个蛋白激酶C磷酸化位点,不具有跨膜螺旋结构,无信号肽序列,定位于细胞核中.[结论]应用生物信息学对HBVDNAPTP1BP进行了分析,为进一步研究其生物学功能及其在乙型肝炎、肝细胞癌中的作用机制提供了依据和线索.  相似文献   

20.
BP神经网络在预测问题中可用条件的分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了BP神经网络的结构,分析了神经网络预测原理,指出神经网络是内插值,讨论了可应用神经网络进行预测的条件,并通过实例进行了验证。  相似文献   

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