基于BP神经网络对网站访问量的预测

讨论了利用BP神经网络对网站访问量的预测.在网络营销中网站访问量是衡量一个网站价值的重要指标,但由于网络本身就是一个复杂的非线性系统,很难预测,同时又受多种复杂外界因素影响,其宏观流量行为往往复杂多变,还受到很多未知因素的干扰,BP神经网络提供了一个很好的解决方案.     

遗传算法优化BP神经网络预测股指研究

股票价格受众多不确定性因素影响。为更精准地预测股票指数,首先利用具有良好非线性寻优能力的遗传算法优化BP网络初始权值阈值设置,然后构建一个以开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、收盘价近5日移动平均线MA等6个输入变量、以下一天6个变量为输出变量的股指预测模型。对观察期内上证综指实证研究表明,经遗传算法优化后的BP 网络对股票指数预测平均误差为0.1%,其中成交量预测值比单纯BP神经网络算法误差减少0.71%,同时收敛速度得到提高。     

BP算法的程序实现与改进

文章介绍了神经网络中应用广泛的BP算法及其学习过程,并在此基础上用Delphi4实现了程序。同时,本文还总结了几种改进的BP算法。     

BP神经网络算法改进及应用

针对传统BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,通过实验对其进行分析并提出可以提高算法快速性和有效性的改进方法。介绍了BP神经网络的工作原理、基本流程、算法应用领域和在该领域下的优缺点,以及改进方法的具体步骤与改进后的优势。最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性。     

BP神经网络的改进及其在股票预测中的应用

研究了BP神经网络,对BP算法的权值初始化进行改进,使得其收敛速度更快,并建立了基于BP神经网络的股价预测模型．最后以深发展A的收盘价为例,分析改进后NBP神经网络模型的预测效果．     

基于人工神经网络BP算法的黄冈市房价预测

利用2003年至2010年黄冈市区人均地区生产总值、房地产开发投资、城镇居民人均住房使用面积等相关数据,根据人工神经网络BP算法,预测出2011年和2012年黄冈市区房价,与已经公布的这两年房价数据比较,符合预期误差范围。在此基础上,预测出2013年的房价,可以看出黄冈市区房价总体保持增长趋势,结合预测结果,给出合理化的解释。     

基于改进BP神经网络对非线性时间序列的建模预测

分析了BP神经网络的基本特性,对BP神经网络用于非线性时间序列(股价)预测的算法进行了研究,并对其进行了改进。利用MATLAB软件对其进行仿真,结果表明,利用改进的BP神经网络对股价进行短期预测是可行的,改进方法有效。     

预测模型的BP神经网络的实现与改进

提出基于反向传播网络预测模型的设计方法，并针对反向传播网络算法的不足之处给出权重调整BP算法，其方法收敛速度快，预测精度高，抗噪能力强，较好地反映了参数之间复杂的非线性关系，为工业生产中数据分析、数值模拟与科学预测提供了良好方法。     

一种改进的神经网络算法在销售预测中的应用

本文针对传统神经网络算法的不足之处给出了一种改进算法,且将该算法应用于销售预测中,获得了良好的预测结果,可作为预测商品销售的一种手段.     

基于遗传退火算法进化神经网络的水位预测

为获得更准确的预测结果及更优良的预测性能,本文提出了一个新模型.该模型将遗传算法和退火相结合并进化BP神经网络,称为GASANN模型.通过预测中国广西柳江年水位数据,将新模型的性能与加权移动平均(WMA)、逐步回归(SR)以及自回归移动平均(ARIMA)进行比较,结果显示新模型性能优于其他模型.因此,该非线性模型可作为获取准确水位预测及改善水位预测性能的可选模型之一.     

改进粒子群BP神经网络在高炉炉温预测中的应用

由于BP网络存在学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小状态、适应能力较差等缺点,而粒子群优化（PSO）算法的收敛速度快（尤其是在进化初始阶段）,运算简单、易于实现,又没有遗传算法的编解码和杂交、变异等复杂运算,因此是一种很好的优化算法。但是,PSO算法也存在不足,该算法进化后期存在速度变慢以及早熟的现象。提出一种改进的粒子群BP神经网络对高炉炉温进行预测。通过调整粒子群算法中学习因子的自适应能力,提高算法的收敛速度和搜索全局最优的能力。通过仿真结果说明改进的粒子群算法要优于BP算法和标准的粒子群算法。     

BP网络在岩土工程中的应用

总结BP网络在岩土工程中的应用情况,针对岩土工程的特殊性讨论用BP网络解决岩土工程问题时应注意的一些问题。     

BP神经网络在风电功率预测中的应用

在分析风电机组输出功率波动性基础之上,建立了三层输入和一层输出的BP神经网络模型.首先,结合经验公式确定隐含层节点数大致区间范围,随机搜索找出训练效果较好的隐含层节点数为7;然后,通过多次的网络训练调节各参数值,找出训练结果较好的各参数;最后,通过训练好的BP网络实时预测了风电功率.将预测出的数据与实际数据比较,误差较小,说明了该方法能合理地用于预测风电功率输出.     

基于BP神经网络模型的通货膨胀预测

通货膨胀的诱因、预测与控制是各国政府、学者乃至普通民众关心的热点问题。运用交叉相关分析法对GDP增长率、M2增长率、工业生产者购进价格指数等因素与通货膨胀间的关系进行了定量分析,确定了各因素与通货膨胀之间的领先、一致和滞后关系;然后结合人工神经网络原理,以先前确定的领先指标作为输入信息建立了基于BP神经网络的通胀预测模型,最后根据模型预测结果,提出了控制通货膨胀的相关政策建议。     

融合Markov与BP神经网络的纯电动汽车销售量预测研究

随着纯电动汽车市场的不断扩大,对销售量的精确预测成为人们当前关注的热点。提取影响销售量的7个关键因素以及2017~2019年9月的纯电动汽车销售量,首先利用BP神经网络模型对33个月的数据进行测试,并用训练好的模型预测2019年1~9月销售量,再利用马尔科夫（Markov）模型将BP神经网络模型预测的相对误差划分为6种状态,对预测结果进行修正。通过对BP神经网络模型与Markov-BP神经网络模型预测结果进行对比检验,发现Markov-BP神经网络的预测准确度更高,表明采用Markov-BP神经网络模型对纯电动汽车月度销售量进行预测具有一定现实意义。     

基于PSO优化的BP神经网络在洪水预报中的应用

针对BP神经网络的不足,采用PSO算法对BP神经网络进行优化,建立一个混合的神经网络洪水预测模型。实验仿真结果表明,该模型的预测效果优于传统的洪水预测模型。     

改进的BP神经网络方法在用电量预测中的应用

在借助BP神经网络模型的优异功能的基础上,对它的采用黑箱操作、收敛速度慢等不足之处进行了某些改进,并将该模型在广东汕头市某区用电量预测中进行了初步应用,取得了较好的效果,说明了对该模型的改进具有重要的实际意义.     

BP神经网络及其应用和其推广能力的分析

针对BP神经网络进行了详细介绍,首先从数学上对网络的原理进行了说明,指出了它的局限性,又给出了很多改进方法.并通过例子介绍了BP神经网络的应用,后来还对网络的推广能力问题进行了分析.文中的例子也说明了,MATLAB工具箱的使用降低了网络的设计难度.     

BP神经网络的非线性思想

BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称,是目前应用最为广泛和成功的神经网络模型之一。它的最大特点是提供了一个处理非线性问题的模型,系统地解决了多层网络中隐单元连接权的学习问题。     

基于BP人工神经网络改进算法的数据挖掘技术应用研究

在阐述数据挖掘技术的产生背景、过程和一些常用方法的基础上,针对原有BP神经网络算法效率较低、易陷入局部极小等不足,提出了一种改进的BP算法,并对其进行推理和验证:同时将其应用到病人数情况预测中.结果表明,与标准的BP算法相比,改进的BP算法具有更好的精度和更高的效率.