共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
将BP神经网络方法用于高校图书馆图书借阅量的预测研究,设计出用于预测图书借阅量的BP神经网络模型,并用2008年的图书借阅量数据进行网络学习和训练,预测结果具有较高的精度。 相似文献
2.
3.
对BP神经网络方法在股价预测中的应用进行了研究,对BP神经网络的结构进行了介绍。针对BP网络学习速度慢,采用弹性BP学习算法和tansig传递函数提高了收敛速度。在仿真过程中通过MATLAB编程实现了BP神经网络对中国石油近一年交易日的数据的训练和测试,获得了一定的预测精度,对BP算法和改进后的BP算法在预测股票中的收敛性能和拟合程度进行比较,并用训练好的BP网络股市预测模型来预测其股票数据,达到了预测效果。 相似文献
4.
为解决图书馆文献采购经费预算这一问题,利用RBF神经网络,建立图书馆文献经费预测模型.结合北京建筑工程学院图书馆2000-2012年文献经费实际进行Matlab仿真,实验表明RBF神经网络模型能有效预测图书馆文献经费. 相似文献
5.
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
6.
介绍了BP神经网络的结构与算法,并以江苏城市职业学院图书馆语言类图书为实例,提出了运用神经网络预测下一年度图书借阅量和图书采购量的步骤和方法. 相似文献
7.
8.
本文在钻井作业安全事故预测系统中引进了粗糙集和BP神经网络。在本文中,笔者首先使用粗糙集对基于钻井作业安全的信息系统进行属性约简,获取对应于最小条件属性集的信息表。之后,笔者用得到的数据对BP神经网络进行训练,进而对钻井作业安全事故进行预测。通过实例研究,本文发现粗糙集可以加快神经网络的训练,并提升网络的预测精度。本文的研究结果表明粗糙集和BP神经网络可以高效地对钻井作业安全事故进行预测。 相似文献
9.
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
10.
基于启发式属性约简和神经网络的供应链协同管理绩效预测 总被引：2，自引：0，他引：2
面对激烈的市场竞争,供应链的协同管理至关重要.为提高供应链协同管理的效果,绩效预测是供应链协同管理的一个重要环节.为此从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集和BP神经网络的理论和方法,建立基于粗糙集和BP(Back Propagation)神经网络相结合的供应链协同管理绩效预测模型,并给出基于分辨矩阵的启发式评价指标约简方法和基于梯度的BP算法;结合预测实例,对其基于平衡记分卡的指标体系进行约简后将约简的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,把预测的样本输入到训练好的BP神经网络中得出供应链协同管理绩效的预测值,预测结果与实际结果基本吻合. 相似文献
11.
12.
在神经网络的训练过程当中,引入量子遗传算法,结合BP梯度下降反传训练方法构造神经网络的量子优化算法.利用量子运算的高效并行性,对神经网络实行量子编码,用量子门旋转来代替网络进化时交叉、变异等更新操作,使得网络训练收敛精度高、收敛速度快、同时避免陷入局部最优的缺点.最后提出了一种基于量子神经网络的预测方法,仿真结果表明,基于量子遗传算法的神经网络,训练次数,误差精度以及预测能力都明显优于BP神经网络. 相似文献
13.
14.
基于BP神经网络的图书发行量预测模型研究 总被引：3，自引：1，他引：3
收集20年图书的发行量数据，采用特殊的处理方法建立时间序列图书发行量的BP神经网络预测模型。利用MATLAB6．1软件中的神经网络工具箱实现了样本的最化划分，网络参数的优化。经未学习样本检验，模型预测精度较高。并对预测结果作了置信度分析，提出置信度95％水平预测结果。 相似文献
15.
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
16.
17.
18.
基于遗传算法优化BP神经网络的锅炉燃烧建模 总被引：1，自引：0，他引：1
曹弘飞 《科技成果管理与研究》2009,(3):86-89
针对传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、训练时间长等缺点,本文利用遗传算法对BP神经网络进行优化,将其用于锅炉燃烧系统的建模中。结果表明：本文的模型比文献8中单用BP神经网络建立的模型精度更高,故可行性好,对电厂燃烧的模拟与运行的经济性有帮助。 相似文献
19.
研究了基于BP网络在中电力负荷预测中的应用,通过神经网络对训练样本的学习,自动提取影响中长期电力负荷的诸多因素。从训练速度、预测误差等方面分析对比了两种神经网络预测能力,仿真和实例数据表明了两种神经网络在中长期电力负荷预测方面的可行性和良好效果。 相似文献
20.
利用MATLAB神经网络工具箱,根据BP神经网络的基本原理,建立了三层BP神经网络板凸度预报模型.通过实验仿真,结果表明该模型对测试数据预报结果均在3%之内,对板带凸度的预报具有很好的预测精度,且训练速度较快,具有很好的实用性. 相似文献