基于GA-BP神经网络的装配式高层住宅成本预测

装配式高层住宅成本受诸多因素影响,成本与各个因素之间存在复杂的非线性关系,BP神经网络难以对其进行准确的成本预测。文章提出了一种遗传算法（GA）优化BP神经网络的预测方法,利用GA-BP神经网络模型提高装配式高层住宅成本预测的准确率。通过对GA-BP神经网络模型的权值和阈值进行优化,构建了GA-BP神经网络装配式高层住宅成本预测模型,并以50组装配式高层住宅样本数据为例,分别运用GA-BP神经网络与BP神经网络预测模型进行了对比试验。试验结果表明,GA-BP神经网络预测模型具有较强的稳定性和更高的预测准确率。     

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。     

基于GA-BP神经网络的手足口病疫情预测

影响手足口病疫情的气象因素众多、变量关系复杂,采用主成分分析法降低气象影响因子的维度,然后基于遗传算法BP神经网络建立手足口病疫情预测模型。以衡阳市手足口病为例,开展手足口病的疾病发病率预测研究。结果表明,模型预测的发病率与衡阳市实际手足口病发病率吻合良好,可作为手足口病疫情预测的一种有效方法。     

基于小波神经网络的短时交通流预测

针对BP神经网络寻优速度慢、实时性差等缺点,提出将小波神经网络应用于短时交通流量预测中.该方法具有良好的局部性特征,弥补了常规神经网络的不足.在非线性逼近中得到了很好的应用.实验结果表明,小波神经网络预测模型的预测精度明显优于BP神经网络,对交通流量预测问题有较高的应用价值.     

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BP神经网络的公路客运量和货运量预测方法研究

公路客运量和货运量预测是一个复杂的非线性问题,由于影响因素较多,难以用普通的数学方法建模,而建立BP神经网络可以表达这些非线性问题。根据公路客运量货运量历史数据及其相关影响因素数据建立了BP神经网络预测模型。利用实际数据确定网络输入与输出样本,对BP神经网络预测系统进行训练和预测。通过对网络输出预测结果与实际数据的分析,验证了BP神经网络预测系统的精确性和方便性,提高了公路客运货运预测的精确性。     

集装箱量预测的BP神经网络方法

介绍了BP神经网络的基本理论 ,建立了集装箱运量时间序列的BP神经网络预测模型。并将此模型应用于上海港集装箱运量的预测。结果表明 ,与传统的预测方法相比 ,该方法具有较好的非线性自适应能力和预测精度     

基于Elman神经网络的空调负荷预测研究

为了更准确对空调系统负荷进行预测,文章在介绍Elman神经网络原理的基础上,对应用在处理动态数据模型上具有优越性的Elman回归型神经网络建立负荷预测模型,讨论了负荷预测模型中隐层神经元数目的选取,并对空调负荷值进行预测.同时也对静态前馈型BP神经网络进行建模和预测,比较两种预测结果,分析其误差,证明了Elman网络在动态预测实验中与BP网络相比较的优势.     

基于GMBP模型的图书馆借阅人数预测及管理对策研究

用灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络预测模型相结合而成的灰色神经网络GMBP模型,对图书馆借阅人数进行预测.基本思路是运用灰色GM(1,1)模型所得到的预测值按前两年来预测下一年的组合规律分别作为BP神经网络的输入输出,并用对模型进行学习验证.该模型有效地把灰色理论的弱化数据波动性的优点和神经网络非线性特点结合起来,并以科学预测为依据提出图书馆资源管理对策.     

利用RBF神经网络构建销售预测模型

本文针对目前国内外应用较为广泛的传统销售预测模型和BP神经网络销售预测模型的缺陷，利用RBF神经网络构建了销售预测模型，并运用Matlab6．5编制了仿真程序。仿真结果表明：采用RBF神经网络进行销售预测在理论上和实践上都是可行的，该模型的估计精度比传统销售预测方法和BP神经网络所建立的模型的估算精度要高，且具有不会陷入局部最小点、学习收敛速度快、泛化能力强和适合动态建模等特点。