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针对疾病样本数据集不均衡以及传统模型预测精度低等问题,提出一种混合随机森林与人工神经网络(ANN)的集成预测模型。采用少数样本合成过采样技术(SMOTE)构建平衡训练数据集;结合随机森林特征选择优势和ANN的预测能力,通过集成方法构建混合随机森林与ANN的集成预测模型SMOTE-HRF-ANN以对畜禽疾病风险进行预警预测;将多种预测模型进行对比实验。实验结果表明,该模型能有效提高疾病预测的精准度与召回率,在少数类样本中的精确率和F1-score值分别达到96%和85%。 相似文献
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龙俊炜 《兰州石化职业技术学院学报》2014,(3):32-35
研究表明,大多时间序列可分解为线性部分和非线性部分的组合。融合ARMA模型在捕捉线性关系的优势和神经网络模型强大的非线性映射能力。介绍一种ARMANN集成模型,并对上证指数月收益率进行预测。结果表明集成模型的预测能力显著优于传统单一模型,对指数收益率预测比较准确,有很强的应用价值。 相似文献
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精神内耗是指个体在心理方面损耗导致的一种状态,精神内耗现象值得充分重视。通过构建随机森林模型显示对事物的完美追求是促使大学生内耗心理的决定性因素。在此基础上,建立神经网络模型对引发精神内耗现象成因进行预测,进而对于减少精神内耗现象提出针对性建议。通过研究得到结论:第一,大学生们对完美追求的执着,往往会给自己造成心理压力,久而久之就形成了内耗加重的心理状况;第二,不同线城市的学校和不同专业的大学生群体中不同性格人群产生精神内耗的情况较多;第三,学校所在地、大学生所就读专业以及专业成绩排名是大学生产生精神内耗重要影响因素。最后提出缓解大学生精神内耗的建议。 相似文献
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科学技术的进步推动了神经网络技术的发展,且广泛地应用于我国的多个领域之中,实现了复杂问题的简单化,大大提高了工作人员的工作效率.本文对多神经网络集成方法进行了概述,并详细分析阐述了在BP网络集成的基础上进行非线性的研究案例. 相似文献
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现代数字化工业生产中,制造、组装和测试过程会产生大量数据,这些数据中隐藏着决定产品质量的信息和知识。使用传统抽检手段发现质量问题后再加以修改往往为时已晚。数据挖掘中用生产参数预测产品质量,可以预先获取产品质量信息,据此进行调整以提高产品质量。采用CRISP-DM流程,使用集成学习算法(随机森林、XGBoost),利用回归与分类模型进行数据挖掘,经参数调节获得精确的优化模型,在生产中运用该模型有助于提升产品质量。 相似文献
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针对车牌字符在车牌图象退化时识别率较低的问题,提出一种基于神经网络集成的车牌字符识别方法。基于小生境遗传算法在提高进化的局部搜索方面的良好性能来动态构建个体网络差异性大的神经网络集成,进而提高整个集成系统的泛化能力。将该方法应用于车牌字符的识别,实验结果表明,该方法能有效地生成差异度较大的个体网络,得到的神经网络集成能有效提高车牌字符的识别率。 相似文献
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针对烧结过程的时变、强非线性等特点,基于神经网络和粒子群优化算法,提出一种预测透气性状态的集成方法.采用神经网络分别建立透气性预测模型,采用粒子群优化算法对神经网络进行训练,提高预测模型的实时性;进而借助模糊分类器将预测子模型实现有机融合.最后实际运行结果表明,提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果. 相似文献
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《黑龙江大学工程学报》2013,(1)
以中国东北大米之乡的富锦水稻灌区为例,建立了自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的水稻需水量预测模型,通过选择最合适的隶属度函数和模糊规则,实现了对水稻需水量的预测,并且与BP模型比较,结果表明该模型具有很高的预测精度。预测结果对于指导该地区科学用水、发展节水灌溉、节约地下水资源,促进农业的可持续发展具有重要的理论与现实意义。 相似文献
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针对复杂非线性多通道时变信号模式分类问题,提出了一种集成卷积神经网络(CNN)与随机森林(RF)相融合的方法。该方法以CNN为基学习器,自动提取信号样本的抽样特征,同时省去降维与人工选择特征的过程,以RF为次级学习器,增加样本扰动,同时增加属性扰动。为增强样本多样性,使得该模型尽可能充分利用信息,在训练集中随机抽取7份子训练集,再利用7份子训练集训练出7个不同的学习器;最后通过投票法和学习法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,在测量区间上,该方法对3种ECG信号类别的平均分类精度达94.60%,提高了1.1%,取得了良好结果,验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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水库水质的优劣会受到环境中的物理、化学以及生物因素的影响,本文选用BP神经网络,以山西某水库2018—2020年实测水质指标共36组数据(23个实测水质指标)为数据集,建立双隐含层BP神经网络,采用sklearn中MLPRegressor建立回归模型,模拟效果由RMSE、MAE、MSE进行评估。选取9个实测水质指标通过含有100个隐藏节点的MLPRegressor模型预测其余3个实测水质指标,结果表明,该神经网络模型可以较为准确的预测未知水质指标数值,对建立水库水质预警系统具有重要的指导意义。 相似文献
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由于灰色神经网络随机初始化网络的参数在使用灰色神经网络预测模型时,经常会出现在进化过程中陷入局部最优值和预测精度较低等问题.因此,提出采用粒子群优化(PSO)算法优化灰色神经网络的初始参数,建立了基于粒子群优化灰色神经网络的预测模型.使得在预测性能的稳定性上,明显优于单纯使用灰色神经网络模型.通过实验,对比分析了BP神经网络、灰色神经网络和PSO优化的灰色神经网络三种预测模型,结果验证了所提模型的有效性,从而进一步提高了灰色神经网络预测模型的精确度. 相似文献
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王丹民 《辽宁科技学院学报》2002,4(1):23-25,46
介绍一种将故障诊断理论应用于工业现场的方案-基于分布式数据采集系统和集成神经网络的大型风机在线监测和故障诊断系统。系统利用自行开发的FADM-4000模块采集处理振动信号,利用集成神经网络模型对大型风机进行在线故障识别。并通过一应用实例,验证了该诊断系统的有效性。 相似文献
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提出了一种基于径向基神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法,在该算法中,先用RBF神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模的问题,仿真结果验证了这一新型算法的可行性。 相似文献
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在空调控制过程中,广泛存在惯性滞后对象,用常规的控制方法很难取得良好的控制效果。章结合神经网络和预测控制的优点,提出了神经网络预测控制方法,并对某一空调系统滞后模型进行了仿真。从仿真结果看,此种方案在对不同对象的适应性、响应速度、抗干扰及稳定性等方面均有明显的改善,更符合实际工业过程控制的特点。 相似文献