基于神经网络集成的单个飞行事件噪声预测模型

通过分析影响单个飞行事件噪声的各种因素,构建了BP神经网络回归预测模型,并通过自适应遗传算法优选出参与集成的个体神经网络,提出了预测单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型.为了有效保证差异性,设置不同隐藏神经元个数和Bagging算法来构建和训练单个网络.实验结果表明,单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型相对单个BP神经网络模型泛化能力更强,稳定性能更好.本文方法在测试集上误差在3dB以内的平均比率为96.9%,比单个网络高6.8%.     

基于空间拟合和神经网络的机场噪声预测集成模型

将集成学习方法引入到机场噪声预测中,提出一种基于空间拟合和神经网络的机场噪声预测集成模型.该模型采用空间拟合算法和BP神经网络算法构建基学习器,然后通过所提出的基于观察学习的异构集成算法将基学习器集成起来,获得集成的机场噪声预测结果.该模型通过集成多个异构机场噪声预测基学习器,能够有效提升预测准确率.实验结果表明,本文所提出的基于观察学习的异构集成算法,较之其他异构集成算法,在解决机场噪声预测问题上准确性更高、容错性更强.     

大气中SO2浓度的小波分析及神经网络预测

应用小波分解和重构对SO2浓度年变化趋势进行分析,在此基础上,建立了一种分段BP神经网络预测模型,并对各段有针对性地设计了神经网络预测模型.采用主成分分析进行输入变量降维.在BP网络训练过程中,往往会出现过拟合的现象,为此,在训练过程中,将样本等间距地分离为训练集和验证集来防止这个问题.为了消除网络的权值初始化对学习系统复杂性的影响,采用了5个子网络输出取算术平均的神经网络集成的方法.预测结果表明,该模型应用于SO2浓度预测具有较高的预测精度和良好的推广能力,而且明显优于一般的神经网络模型.     

基于BP神经网络的空气污染指数预测模型研究

BP神经网络已成为研究空气污染预测的有效工具之一。文章利用近十年北京市地面气象观测资料和空气污染指数数据,通过BP神经网络技术构建了不同季节的空气污染指数预测模型,对北京市空气污染指数进行了预测。通过相关系数分析法,对比分析了预测结果与实际监测结果,研究结果表明:春、夏、秋、冬季的预测值与监测值线性相关系数分别为0.81、0.84、0.89、0.85。北京春季常伴随有沙尘天气,而文章并没有考虑沙尘天气对预测模型的影响,因此春季BP神经网络预测精度在四季中最低,其预测值与监测值的线性相关系数为0.81。由于秋季不同空气质量级别的数据都有较多分布,因此该季节构建的网络更具有代表性,其预测精度在四季中最高,预测值与监测值的线性相关系数高达0.89。总之,BP神经网络模型对于北京空气污染指数预测是行之有效的。     

基于BP神经网络的城市总生态足迹预测研究——以武汉市为例

鉴于BP网络在处理非线性复杂系统的优势,以武汉市为研究对象,构建一个10-4-1结构的BP神经网络预测模型,将1978-2002年和2003年的相关数据作为模型的训练和测试样本,以2004年的社会、经济、环境数据作为网络的预测输入,对该年的总生态足迹进行预测。结果表明,BP神经网络预测结果与实际足迹值的相对误差为0.69%,预测精度优于传统的多元回归统计模型。     

飞机飞行振动预计技术研究

介绍了飞机飞行振动的主要来源和特征,分析了传统预计方法的不足,针对飞机飞行振动与高度、马赫数和攻角等飞行参数呈非线性关系的特点,提出了基于BP神经网络的飞行振动预计新技术,建立了预计模型,通过8组建模样本训练网络,确定了预计模型中的各个参数值。预计结果和实测飞机飞行振动信号比较分析表明,该方法预计精度高,验证了BP神经网络预计飞机飞行振动的可行性。     

基于D-S证据理论的飞行事故预测模型

为提高飞行事故的预测精度,提出一种基于D-S证据理论的组合预测模型.该模型分别采用时间序列、BP神经网络和最小二乘支持向量机对飞行事故率进行预测,通过对待测年份之前的飞行事故的预测误差分析,计算出相应的基本信任分配函数,并借助D-S证据理论对三种预测模型进行融合,将融合结果作为飞行事故率预测模型的权重,从而得出待测年份的飞行事故预测结果.以美国空军A类飞行事故数据对该组合模型进行验证,结果表明组合预测模型能够较准确地预测飞行事故率,且模型精度优于任何单一预测模型.     

基于神经网络的城市夜间环境监控与预测

因夜间天空亮度分布具有非线性变化特点,故引入神经网络算法,建立基于时间序列的夜天空亮度预测模型,夜天空亮度预测模型可为城市光污染防治提供评价依据.文章对神经网络的原理进行了论述,建立了基于时间序列预测模型.以测试数据为训练样本集,基于MATLAB(矩阵实验室,Matrix Laboratory的简称),采用改进的BP算法(误差反向传播算法)对网络进行学习训练,并对存在的误差进行了分析.基于时间序列BP神经网络的夜天空预测模型,当隐含层神经元数目为5,训练函数为L-M优化算法(trainlm)时,最大绝对误差可达到0.003 6 cd/m2,最大相对误差达到2.361 4%.结果表明,模型的运行结果与试验数据比较吻合,输出与目标矢量之间相关性也较好.     

BP神经网络组合预测在城市生活垃圾产量预测中应用

文章分析了组合预测理论,在建立由二次指数平滑预测模型、灰色预测模型、BP神经网络预测模型组成的组合预测模型库的基础上,利用以上三种单一预测模型的组合构成BP神经网络组合预测模型。分别应用单一预测模型和组合预测模型对湖南省城市生活垃圾产生量进行预测,通过分析和比较预测结果,验证了该组合预测方法的有效性。     

基于粗集、遗传神经网络的环境质量评价

基于粗集、遗传神经网络的环境质量评价方法利用粗集对属性的归约功能将数据库中的数据进行归约，并将归约后的数据作为训练数据提供给BP神经网络；再用遗传算法和BP算法相结合的混合算法来训练网络预测模型的结构（在得到最优网络结构的同时也得到网络的最优权值和阈值）。通过实例表明该方法是有效的，为环境质量评价提供了一种新的研究思路和分析方法。     

基于PSO算法的BP神经网络对水体叶绿素a的预测

BP神经网络(Back Propagation Network)在水体富营养化评价及预测中已广泛应用,但传统BP算法的收敛速度慢并易陷入局部最优. 提出了一种基于微粒群(PSO)算法的BP神经网络模型,利用PSO对神经网络的权值进行修正,优化神经网络结构及算法全局收敛性. 选择最能代表明湖水质状况的5号采样点作为研究对象,把2009年4月—2010年3月的月样本插值为周样本,对明湖ρ(Chla)的短期变化趋势进行了预测,并用6号采样点数据来验证网络的泛化能力. 比较分析基于PSO算法的新模型与传统BP算法模型的预测精度表明,新模型有效克服了传统算法的缺点,提高了网络的预测能力和学习能力.      

规范变换与误差修正结合的环境系统的前向网络和投影寻踪预测模型

为了建立适用于环境系统的结构简洁、形式统一、程序规范、应用普适的神经网络和投影寻踪回归预测模型,针对传统的神经网络和投影寻踪回归用于多因子、大样本预测建模,存在模型结构复杂、学习效率低的局限,提出设置环境系统预测量及其影响因子参照值和规范变换式的原则和方法,使规范变换后的影响因子皆"等效"于同一个规范影响因子,从而将多因子的的预测建模简化为等效规范因子的预测建模,使模型结构得到极大地简化,提高了学习效率;此外,为了提高预测模型的预测精度,还提出了对预测样本的模型输出值的误差修正公式.在对环境系统的预测量及其影响因子进行规范变换的基础上,将m个规范影响因子的每个建模样本组成m个"等效"训练样本,应用免疫进化算法优化模型参数,分别建立适用于环境系统的2个或3个规范影响因子的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型;并依据误差理论,对误差修正公式修正后的模型预测精度的提高进行了严格的数学论证.将基于规范变换与相似样本误差修正相结合的两类预测模型,用于某市5个点位的SO_2浓度预测,并与6种传统预测模型和方法的预测结果进行了比较.结果表明:对同一个预测样本,同类模型的两种不同结构的的预测值及其相对误差都几乎完全相同或彼此相差甚小;此外,两种不同结构的两类预测模型用于5个样本预测,其相对误差绝对值的平均值分别为2.59%、2.67%;2.18%、2.62%,均远小于传统BP神经网络模型的25.72%、传统PPR模型的14.20%、传统SVR模型的22.13%、模糊识别模型的21.57%、组合算子模型的18.36%和多元回归模型的25.31%;而两类模型预测的最大的相对误差绝对值分别为4.11%和3.57%,更加远远小于传统的6种预测模型的37.18%、56.07%、27.40%、32.14%、38.38%和60.26%.实例分析结果证实了误差修正公式对提高模型预测精度具有切实可行性.基于规范变换与误差修正相结合的前向神经网络和投影寻踪回归两类预测模型不仅避免了"维数灾难",提高了学习效率和模型的预测精确度,而且具有简洁、普适、规范、统一和稳定的特点,对其他预测建模也有借鉴作用.     

一种战车主减速器温度预测方法研究

目的针对战车主减速器温度预测需求,建立时间序列ARIMA多步预测和BP神经网络预测模型,提出基于BP神经网络修正误差的ARIMA模型温度预测方法。方法结合BP神经网络的非线性能力与ARIMA模型预测能力,分析ARIMA在多步预测时误差产生原因,在神经网络对ARIMA多步误差进行预测基础上计算修正因子,把误差修正因子和BP网络结合,实现对多步预测误差的修正。结果ARIMA模型多步预测时,预测误差随预测步数的逐步增加不断增大,引入了误差修正因子进行修正。通过预测值与实际值进行对比,可有效提高预测准确度。结论 BP神经网络和误差修正因子结合应用可显著提高温度预测效果。     

基于气象相似准则的城市空气质量预报模型

为提高城市空气质量预报准确率,文章在传统BP神经网络的基础上提出了基于气象相似准则的样本优化方法,建立了三层样本筛选优化机制,确定了阀值及权重矩阵,从而建立了城市空气质量动态预报模型。将模型应用在广州8个空气质量监测站点的预报上,并与传统的BP神经网络空气质量预报模型进行了对比分析,效果良好。分析结果表明,广州8个空气质量监测站点的SO2、NO2、PM10/2.5的实测值与预报值的平均绝对误差分别为0.016 mg/m3、0.014 mg/m3、0.020 mg/m3,级别预报准确性评分分别为89.6、92.6和84.6,预报准确度综合评分达81.6,并且比传统神经网络模型具有更高的预报精度。     

水质综合评价的人工神经网络模型

为探讨水质综合评价的客观方法,以成都市金堂县东风水库水质资料为例,建立了地面水水质综合评价的BP网络和Hopfield网络模型。BP网络模型以单输出代替多输出可保证评价结果的唯一性。Hopfield网络更优于BP网络,既适用于定量指标的水质参数又适用于定性指标的水质参数,而且使水质评价形象化     

自适应人工鱼群-BP神经网络算法在径流预测中的应用

为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石泉水库中长期径流预测精度不高的难题,可有效用于水库和河川中长期径流预测。     

GA-BP神经网络在铜合金海洋腐蚀预测中的应用

目的 充分利用海洋腐蚀数据,深入分析数据规律.方法 在BP神经网络的基础上引入遗传算法,以克服神经网络模型固有缺陷,提高预测精度和训练速度.结果 对GA-BP人工神经网络进行了简要阐述,并以铜合金在海水中的腐蚀数据为例,应用GA-BP人工神经网络建立了海水腐蚀预测模型,对预测结果进行了评价.结论 预测结果表明,模型能满足设计要求,具有较好的泛化能力.