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目前,在电力系统短期负荷预测的手段中,已由人工预测方式逐步被软件预测方式所代替.BP人工神经网络是最常用的建立负荷预测模型的工具之一,文章对建立电力负荷BP神经网络预测模型(网络结构)进行了讨论. 相似文献
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研究了人工神经网络在经济预测中的应用问题,探讨了人工神经网络的时间序列预测方法。该方法采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATLAB下神经网络工具箱作为开发工具。文中提出了一种基于BP网络时序预测通用方法,并通过实例验证了该方法的预测精度明显高于灰色系统预测方法。为了消除单一神经网络预测模型的系统偏差,探讨了组合神经网络时序预测方法;并用实例验证了组合神经网络比单一神经网络的预测精度高。 相似文献
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目前,在电力系统短期负荷预测的手段中,已由人工预测方式逐步被软件预测方式所代替。BP人工神经网络是最常用的建立负荷预测模型的工具之一,文章对建立电力负荷BP神经网络预测模型(网络结构)进行了讨论。 相似文献
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将人工神经网络模型引入到工业品出厂价格指数预测领域,利用我国1990年-2008年的工业品出厂价格指数数据,建立了工业品出厂价格指数预测的人工神经网络模型。实验结果表明:基于BP算法的神经网络模型预测精度高,而且收敛速度快,它为工业品出厂价格指数预测工作提供了一种全新的方法。 相似文献
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灰色GM(1,N)方法在股票预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
对股票价格的预测,直接影响投资者的投资决策,与投资者的经济利益密切相关。股票市场特有的的波动性和不确定性,给股票的预测带来困难。20世纪80年代兴起的灰色系统理论,应用于股市预测的探索已经取得一定成就,已经采用过GM(1,1)模型、灰色神经网络模型、以及灰色马尔可夫模型等预测方法。文中拟采用GM(1,N)模型对股票价格进行预测,并与GM(1,1)模型进行比较,证实了GM(1,N)拥有更好的精度。 相似文献
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利用BP神经网络构建安徽省物流需求预测模型,在初步确定了预测模型的输入指标和输出指标后,通过灰关联分析,验证了两者之间的强关联性。借助MATLAB7.0软件实现了神经网络预测模型的建立,该模型揭示了输入指标与物流需求量指标之间的非线性映射关系。对训练好的网络进行仿真预测,预测精度较高,说明基于BP神经网络的物流需求预测模型是有效的。 相似文献