基于蚁群算法的改进神经网络备件库存分类模型研究

针对基于BP神经网络的备件库存预测模型的不足,提出基于蚁群算法的改进神经网络算法应用于备件预测模型。首先建立了基于蚁群算法的改进神经网络备件库存分类模型：其次进行了实验分析及对比。验证了模型的可行性。对装备备件预测具有一定的参考价值。     

基于遗传BP神经网络的川江滚装运输货运量短期预测研究

首先建立基于遗传BP神经网络的滚装运输市场货运量预测模型,然后采用川江滚装运输年度数据进行神经网络训练与预测。结果表明,遗传BP神经网络算法在预测的精度与收敛速度上均优于传统预测算法。预测结果为川江滚装运输企业战略规划和滚装运输竞争力的提高提供了决策支持。     

基于Elman型神经网络的电力系统短期负荷预测研究

针对现代电力系统负荷易受温度和日期类型(即工作日和休息日)影响的特点,将温度和日期类型作为预测模型的输入,建立了一个综合考虑各种因素,采用Elman反馈神经网络的短期负荷预测模型.由于Elman神经网络具有动态递归性能,可增强预测模型的适应性.     

基于神经网络的药品需求组合预测研究与应用

药品的市场需求预测是制药企业生产控制中的重要组成部分,具有复杂的非线性特点。本文以制药企业的药品需求预测为研究对象,通过分析药品需求的特征,建立了基于神经网络的组合预测模型。本文选择3种具有互补特征的神经网络预测方法（BP神经网络的预测方法、RBF神经网络的预测方法和GRNN广义回归神经网络）分别对药品需求进行预测,然后在此基础上使用平均绝对相对误差（MAPE）为最优准则,通过求解二次规划问题得到权重并按照一定的规则进行变权,从而建立了基于神经网络的药品需求组合预测模型,最后对该模型实际应用的精度和稳定性进行评价。实验表明,本方法能够提高预测精度、稳定性,并扩大了模型的适用范围。     

改进的灰色电力负荷预测研究——基于粒子群算法和BP神经网络

本文对于灰色预测模型的改进,分别从优化初值和改进模型等方面进行,对模型的改进主要通过建立等维新息预测模型、灰色粒子群组合预测模型和灰色BP神经网络组合预测模型来实现。     

基于改进型BP神经网络的模型参考自适应控制系统

在常规BP神经网络模型参考自适应控制器基础上采用改进型BP神经网络作为辨识器和控制器,组成新的模型参考神经网络自适应控制系统,利用改进型BP神经网络的优点弥补传统自适应方法的不足,使系统具有更强的鲁棒性,收敛更快,逼近精度更高的优点。仿真结果表明,该系统比传统BP神经网络模型参考自适应系统具有更好的稳定性和更快的响应速度。     

基于IOWGA算子的生态足迹组合预测模型研究

随着经济水平的不断发展，我国生态资源与环境正面临着巨大的压力与挑战。作为衡量自然生态资源与环境状况的重要指标，生态足迹的准确预测对于制定自然资源保护与环境治理政策具有重要意义。本文基于2003至2014年安徽省各生物资源及能源消费量，计算了各年人均生态足迹，并采用灰色GM模型、长短期记忆神经网络模型、差分自回归移动平均模型作为单项模型进行预测，建立了基于诱导有序几何加权平均算子（IOWGA）的人均生态足迹组合预测模型，并将组合预测模型与单项预测模型进行比较。结果表明，组合预测模型对人均生态足迹的拟合程度较好，具有较高预测精度。     

上市公司财务危机预测模型比较研究

财务危机预测一直是公司金融领域的研究热点,危机预测模型随着研究的深入在不断地发展变化.多元线性模型、Logistic模型、COX模型、神经模型是当前主流的四种财务危机预测模型.以2003年-2008年制造业上市公司为样本,采用财务比率作为预测变量,通过样本公司财务数据建立了四种财务危机预测模型,利用判别精度和ROC曲线比较不同模型在财务危机发生提前3年的预测效果.研究发现神经网络模型在判别精度和稳定性方面均优于其他模型.多元线性模型、COX模型、Logistic模型预测虽然均具有应用价值,但三类模型在预测精度和稳定性上各有优劣.     

第三产业产值比重预测的BP神经网络模型

宏观经济政策的制定要参照各次产业的发展水平,所以对产业发展水平进行评估和预测就显得十分必要。通过运用改进BP算法神经网络的建模方法对我国第三产业产值比重进行分析,最后建立了单隐层的BP神经网络模型。结果表明基于改进BP算法的神经网络模型预测精度高,收敛速度快,具有良好的泛化能力,模型的通用性和实用性强。     

基于BP神经网络的安徽省物流需求预测研究

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。     

基于BP神经网络的军事物流定单预测方法研究

选择BP神经网络作为军事物流定单的预测工具,从模型输入层、模型输出层、数据预处理三个方面建立了军事物流定单预测模型,并利用MATLAB的神经网络图形用户接口GUI进行BP神经网络的训练和检验,最后给出了应用方法,并说明注意事项。     

组合预测在上市公司财务预警中的应用

在Logistic模型和BP神经网络两种单一预测模型的基础上,将Logistic模型输出的违约概率引入到BP神经网络中,从而构建一种非线性组合预测模型,并将其应用于上市公司财务预警.实证结果表明,该组合预测模型能有效提高预测精度.具有良好的应用前景.     

基于BP神经网络的CCI预测模型

将BP神经网络模型应用到消费者信心指数预测中,并建立了消费者信心指数的神经网络预测模型。将计算结果与真实值进行了验证,结果表明:CCI的计算值与真实值之间的相对误差为2.6%,且具有较好的相关性。     

基于RBF神经网络的股票价格预测

由于股票的价格是非线性的时间序列,文章提出了基于RBF神经网络的个股价格预测模型,该模型优于传统的股市技术分析方法,又避免了BP算法容易陷入局部极小点和收敛速度慢的缺点。根据实验的仿真结果显示,该模型对于个股价格的短期预测效果较好。     

工程造价估算模型研究与基于层次分析法的BP神经网络模型应用

本文阐述了工程估算模型概念、分类,神经网络的基本概念、基本结构和算法原理,建立了基于层次分析法的BP神经网络的工程造价预测模型,并根据模型借助MATLAB神经网络工具箱对案例分析,对其具体应用过程作了阐述。研究表明使用BP神经网络来进行工程造价预测是完全可行的。     

改进BP神经网络在预测房地产价格指数中的应用

要对非线性趋势房地产价格指数进行预测,就必须利用模拟非线性的模型,采用BP人工神经网络的改进算法,建立了基于BP神经网络的房地产价格指数预测模型。结果表明:该模型预测精度较高,能较好地反映房地产价格指数内在变化规律。     

基于BP神经网络的安徽省物流需求预测研究

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.     

基于灰色神经网络的体育成绩预测研究

对体育成绩的预测关系到学生身体素质和体育教学方案的制定,通过结合灰色理论和神经网络的特点提出了灰色神经网络体育成绩预测模型。依据某大学2008-2013年体育成绩统计数据,分别选用GM(1,1)模型和灰色神经网络模型对数据进行拟合,通过2014年的体育成绩作为模型验证,来预测2015年的体育成绩。结果表明,灰色神经网络体育成绩预测模型具有灰色系统贫乏数据建模和神经网络高度非线性映射能力的优点,对提高预测精度具有一定的实用价值。     

TORNADO燃机故障诊断的神经网络模型研究

为改善单神经网络收敛速度慢的问题,本文采用组合神经网络建模方法,建立了燃机性能仿真网络模型,并进行实验验证。建模过程中,将建模对象划分为三个相对独立的子网络,利用获取的实验数据组成训练域对网络进行训练,建立起一套可用于燃气轮机控制系统仿真及故障诊断的组合神经网络模型。实验结果表明:该模型平均输出误差约为3%-6%,计算时间小于100ms,可用于基于模型的燃气轮机诊断系统。     

基于径向基神经网络的网络流量预测

针对网络流量在时序上的复杂非线性特征,采用径向基函数神经网络对网络流量时间序列进行预测。用自相关分析技术分析时间序列的延迟特性,建立了基于MATLAB6.5环境下径向基神经网络的网络流量预测模型,并用本校网络流量数据进行了验证。结果表明,该模型拟合精度和预测精度较高、计算速度较快。