借助遗传神经网络开展上市公司财务危机预警

本文将遗传算法与BP神经网络结合起来,对我国制造业上市公司进行实证分析,结果发现遗传神经网络预测准确度达到91.67%,高于Logistic回归模型的76.67%和BP神经网络预测模型的88.33%,是一种准确度更高、性能更优的预警模型。     

改进BP神经网络在股市预测中的应用

神经网络是人工智能的重要组成部分,近年来将神经网络用于金融预测的研究很多。本文以遗传算法构建一个三层的神经网络,经改进的BP算法训练成功,进行预测实证分析,取得较好效果。     

改进BP神经网络在股市预测中的应用

神经网络是人工智能的重要组成部分,近年来将神经网络用于金融预测的研究很多.本文以遗传算法构建一个三层的神经网络,经改进的BP算法训练成功,进行预测实证分析,取得较好效果.     

基于BP神经网络和专家系统的信息系统风险评估方法研究

目前的信息系统风险评估方法多是利用单一的方法对风险进行评估,准确性难以得到保证。文章将BP神经网络的定量计算和专家系统理论的定性分析结合在一起,构建了信息系统风险评估模型。所用的BP神经网络引入了遗传算法理论进行优化,处理结果作为专家系统知识库的一部分输入。最后使用传统的层次分析法进行信息整理汇总,得出信息系统风险评估的精确结果。     

基于遗传算法优化BP神经网络的集装箱吞吐量预测

集装箱吞吐量预测是港口规划建设、生产计划安排、调整港口发展方向的重要基础。针对集装箱吞吐量与其影响因素之间的复杂非线性特征,文章提出基于腹地GDP、腹地货运量、港口前三年集装箱吞吐量作为网络输入构建的遗传算法改进的BP神经网络预测模型(GA-BP),该方法综合考虑到BP神经网络非线性拟合能力强的优点,同时通过遗传算法全局搜索能力强等特点对BP神经网络易陷入局部最优进行改进。为验证提出模型的有效性,选取福州港为案例进行验证,结果显示GA-BP模型的预测精度明显优于BP神经网络,同时对比历史集装箱吞吐量作为输入变量的预测结果,GA-BP模型预测结果精度更高。     

遗传算法和BP神经网络的电信业产出预测

电信业产出是衡量电信产业发展状况的主要指标,其影响因素具有较强的非线性和随机性,很难用传统的预测方法进行预测。而BP神经网络方法具有的较强非线性映射能力和柔性网络结构在解决这一问题时具有明显优势。本文基于遗传算法改进的BP神经网络模型,利用我国电信市场从1998至2012年15年数据作为训练数据与测试数据应用于电信业产出规模预测。研究结果表明,基于遗传算法的BP神经网络模型预测精度明显大于传统预测方法,可为电信业的健康和快速发展提供一种新的、可量化的工具和方法。     

基于改进遗传算法的FIR数字滤波器的优化设计

提出了利用基于BP(Back Propagation)神经网络的遗传算法来设计FIR数字滤波器的方法。针对遗传算法很难实现全局最优和搜索速度比较慢的缺陷,提出了改进算法,该算法充分利用了遗传算法的全局搜索功能强和BP神经网络的搜索效率高,优化了搜索时间,提高了算法性能,对于解决大规模多极值优化问题特别有效。最后,以设计低通滤波器的实例验证算法的可行性。     

基于BP网络的信息系统实用化评价方法研究

针对当前信息系统实用化评价方法所存在的不足,本文提出一种基于BP神经网络的信息系统实用化评价方法。在分析影响信息系统实用化评价因素的基础上,将遗传算法神经网络原理引入信息系统实用化评价,成功构建了基于BP神经网络的信息系统实用化评价模型。实证表明该模型能够优化实用化评价的过程,模型评价结果较客观准确。     

遗传算法在工程结构优化中的应用研究

首先介绍了遗传算法，接着将遗传算法与传统优化算法作了比较，然后介绍几种遗传算法改进的策略，接着通过一个简单的例子验证了遗传算法是求解全局最优解的一个有效方法，同时介绍遗传算法在实际应用中经常使用的几种改进方法，最后探讨了遗传算法与传统优化方法，BP神经网络，Hopfied神经网络，模拟退火算法，通用有限元软件的结合，以期能更好地解决复杂工程结构的优化问题。     

基于改进BP神经网络的商业银行客户信用评价

本文在分析影响商业银行客户信用因素的基础上,建立了一套适用于商业银行客户信用评价的指标体系,采用BP神经网络建立商业银行客户信用评价模型,用遗传算法优化BP神经网络的连接权重和阈值,解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题,两者结合,实现了优势互补。实例研究表明,评价值与实际值相差较小,遗传神经网络的评价结果是令人满意的。     

基于LabVIEW的滚动轴承故障智能诊断系统

利用LabVIEW平台开发了齿轮故障诊断系统。系统主要采用共振解调诊断和BP神经网络诊断两种方法。共振解调诊断由Hilbert解调和小波包解调实现故障频率识别;BP神经网络诊断由对有量纲和无量纲参量提取的特征以及根据小波相对能量提取的特征作为神经网络的输入向量,轴承的故障类型作为输出向量,采用神经网络对轴承进行诊断,实验结果表明:通过解调和神经网络诊断,该系统能有效识别齿轮故障,确定故障类型。     

改进BP神经网络的研究及应用

人工神经网络具有强大的非线性映射能力,已经被应用于模式识别、智能控制、图像处理以及时间序列分析等各种领域。本文针对BP算法的不足,提出了BP算法的启发式改进,通过对遗传神经网络模型及其算法进行分析和研究,针对遗传算法的主要缺陷介绍了一种常用的改进类型。     

基于神经网络方法的风机故障诊断

针对旋转机械故障征兆与故障模式映射的复杂性,将反向传播(BP)网络、径向基(RBF)网络和概率网络(PNN)用于风机进行故障诊断,并比较了3种网络的诊断精度。以风机振动信号的7段频谱能量峰值作为故障特征,采用训练好的神经网络进行故障辨识,结果表明,RBF网识别精度高于PNN网络,BP网络表现较差。     

基于算法的BP神经网络的应用研究

BP神经网络的智能化特征与能力使其应用领域日益扩大,潜力日趋明显,许多传统信息处理方法无法解决的问题采用BP神经网络后取得了良好的效果,神经网络已被广泛应用于自动化、工程、经济及医学等各个领域。本文重点研究了BP神经网络的原理、算法及其应用。     

螺杆泵工况检测及故障诊断系统设计方法

本文通过对石油用螺杆常见工况故障的系统分析,总结性的阐述了工况故障常见的表现形式。并以此为基础对相应的诊断方法做进一步说明。最后又进一步提出了基于BP神经网络的螺杆泵机组故障诊断网络的设计方法。     

基于算法的BP神经网络的应用研究

BP神经网络的智能化特征与能力使其应用领域日益扩大,潜力日趋明显,许多传统信息处理方法无法解决的问题采用BP神经网络后取得了良好的效果。因此,BP神经网络已被广泛应用于自动化、工程、经济及医学等各个领域。因此,本文重点研究了BP神经网络的原理、算法及其应用。     

航空发动机控制系统传感器智能故障诊断

航空发动机控制系统故障诊断一直是一个重点研究课题,本文使用智能故障诊断技术对发动机控制系统传感器进行状态检测和故障诊断。具体方法为:以传感器之间的冗余关系为基础,利用基于智能粒子群算法的小波神经网络建立传感器输出预测器,通过准确预测传感器输出,实现对传感器的检测和故障诊断。通过仿真验证,本文所使用智能故障诊断技术是可行的,具有一定的借鉴价值。     

Elman网络在短期负荷预测中的应用

文章介绍的Elman神经网络的短期负荷预测模型,具有模型简单、运算效率高的特点,并具有较好的全局最优性能,从而很好地克服了传统BP算法容易陷入局部极小点的缺陷。文章还比较了Elman网络和BP网络结构的建模效果。通过仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点,是一种实用、可靠的负荷预测方法。     

旅游安全的人工神经网络预警系统

针对于旅游安全预警问题,运用人工神经网络理论和方法,建立旅游安全预警的BP神经网络模型。通过实例进行分析,说明用BP神经网络方法是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得旅游安全预警结果的精度大大提高。