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文章根据自组织神经网络的基本原理,结合55个边坡实例,应用matlab进行编程,建立了边坡影响因素分类处理的神经网络模型,并运用该模型对不同的边坡进行了分类,分类结果提高了神经网络的边坡指标数据的学习效率,从而证明了自组织神经网络对提高用于预测边坡稳定性神经网络性能的有效性。 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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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。 相似文献
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针对小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)的学习算法的不足,采用一种自适应惯性权重粒子群优化算法(Adaptive Inertia Weight Particle Swarm Optimization,AIW-PSO)作为小波神经网络的学习算法,建立AIW-PSO小波神经网络模型对上证指数进行预测,并将预测结果传统小波神经网络模型比较。结果表明,AIW-PSO小波神经网络模型对上证指数具有更好的预测效果。 相似文献
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目前BP神经网络已经成功用于公司财务分析与预测,但神经网络采用了传统梯度下降探索法致使BP神经网络存在着收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,对应用效果造成了不良影响.本文提出通过改进粒子群全局搜索算法对BP网络进行训练.既保留了神经网络原有的优点,又克服了传统训练方法的缺陷.实证表明,该方法预测结果优于传统神经网络模型. 相似文献
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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。 相似文献
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提出一种基于小波神经网络的控制方法,并将其运用到变风量空调的控制中去,小波神经网络控制器能产生复杂的最佳控制规律。仿真结果表明小波神经网络控制方法明显优于普通神经网络控制,并且具有逼近精度高、控制效果好、抗干扰能力强等优点。 相似文献
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基于BP神经网络的项目管理绩效评估模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据项目管理绩效评估中存在的问题,研究了运用BP神经网络方法进行绩效评估的可行性。利用神经网络的自学习、自调整以及非线性映射功能,确定了基于BP神经网络的项目管理绩效评估模型的结构和算法,并结合实例进行了实证分析,取得满意效果,为项目管理绩效评估提供了一种新思路。 相似文献
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本文以某地市传输网建设可行性研究报告为例,使用基于模糊神经网络的模糊综合评判方法对三个可研方案进行综合评价。提出了一种对传输网建设鉴定的新方法,该方法采用了人工智能技术来减少鉴定的主观性,由于对建设可行性的认识存在一定的模糊性,采用了模糊综合评判进行可行性鉴定。并且提出了模糊综合评判和模糊神经网络的集成对通信工程建设和网络评估时的指导作用。 相似文献
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本文根据船舶辐射噪声信号的混沌特性,基于重构相空间的轨迹演化规律,构建一种快速的RBF神经网络对船舶辐射噪声进行预测。实验证明,运用这种RBF神经网络对船舶辐射噪声的预测精度高于Volterra自适应滤波预测滤波器,而且更快的收敛速度。 相似文献
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人工神经网络中的样本对输出精度影响分析 总被引:1,自引:1,他引:0
影响人工神经网络模型输出结果精度的技术引起广泛重视,样本质量对神经网络输出精度影响的研究不多,研究多数是针对神经网络结构(层数及节点数),本文分析样本对人工神经网络输出的影响,对提高神经网络的输出结果精度有重要的意义。 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