BP神经网络的MATLAB编程实现及讨论

BP神经网络具有很强的非线性函数逼近能力。通过Matlab编程实现了BP网络对一个二元函数的逼近,针对BP网络学习速度慢的缺点,采用含动量项的学习算法提高了收敛速度。通过Matlab仿真方法,研究了学习率和动量因子对算法学习速度的影响。     

热敏电阻温度传感器非线性补偿方法

针对热敏电阻特性中的非线性问题,提出了利用BP神经网络非线性逼近能力对热敏电阻温度传感器进行非线性补偿。介绍了非线性补偿原理和网络训练方法,并且进行了MATLAB仿真,最后BP神经网络的逼近能力进行了一定分析。     

BP网络的泛化能力改进方法及应用

在人工神经网络的使用中，BP神经网络是使用比较多的网络结构，简要介绍了BP网络的基本结构和BP算法，分析BP网络存在的缺陷，介绍了两种改进BP网络泛化能力的方法，并通过例子分析了两种方法的适用性。     

BP神经网络在模拟非线性系统输出中的应用

概述了非线性系统输出模拟的方法，对BP神经网络及改进的BP算法作了简要介绍。以BP神经网络运用于激光焊接过程中模拟焊缝形状的典型例子，探讨了BP神经网络在非线性系统模拟输出中的可行性；通过实例分析及比较测试结果，对BP网络的结构和训练样本的选取等进行了有益的探索。     

基于Matlab的BP神经网络在公交车辆调度中的应用

根据公交站点客流集散量,选用合适的BP神经网络构建公交车辆调度形式的神经网络预报模型.运用BP神经网络Matlab工具箱设计的基本方法与过程,将BP网络模型引入公交车辆的调度方案研究,计算结果表明,BP模型应用于公交车辆调度形式预测中具有较高的预测精度和良好的泛化能力.     

基于萤火虫优化的BP神经网络算法研究

为了改进神经网络结构和参数的设置方法,在萤火虫算法和BP神经网络的基础上,提出了一种萤火虫算法优化BP神经网络的算法.该算法利用萤火虫算法得到更优的网络初始权值和阈值,弥补BP神经网络连接权值和阈值选择上的缺陷.将该算法应用到Duffing系统产生的混沌时间序列进行算法的有效性验证,并与BP神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明该算法在该预测领城的可行性和有效性.     

基于BP神经网络和振动测量的轴承故障诊断

根据BP算法神经网络模型,通过对轴承振动测量的分析,得到故障诊断的方法。阐述BP神经网络应用于轴承故障的基本步骤,包括BP网络结构、状态编码、网络训练、模式识别以及诊断实例分析。指出了BP神经网络在轴承故障诊断中的应用中存在的问题和发展方向。     

基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型

将模糊理论与神经网络技术相结合,建立了基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型;网络训练采用改进的梯度下降动量BP算法,经过265次学习,确定了网络各层参数值,得到了网络的收敛解;最后通过5个校验样本验证了拉索耐久性模型的正确性。研究结果表明:拉索构件的耐久性评价指标分为拉索索力、锚固系统、拉索保护层、减震装置4种;采用动态BP算法对网络进行计算时,网络的收敛速度优于常用的BP算法;训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了评价专家的知识、经验和判断,可将网络应用于拉索构件的耐久性评价。     

基于GA-BP方法的地铁站动态人员冷负荷预测研究

地铁站人流量变化对通风空调系统节能运行有重要影响,为了提高地铁站人员冷负荷预测的准确度,采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的方法建立地铁站人流量预测模型,并对地铁站人员冷负荷进行动态计算。通过引入遗传算法,优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高了BP神经网络的非线性学习能力。利用地铁站的实际人员冷负荷对模型进行验证,并与传统BP神经网络方法的预测结果进行比较。结果表明,本方法有效地提高了BP神经网络的非线性学习能力和地铁站逐时人员冷负荷预测的准确性和稳定性。与传统BP神经网络方法相比,GA-BP模型的日人员冷负荷预测平均误差降低10%左右,日逐时人员冷负荷预测拟合相关系数值提高了0.1。     

基于粗糙集-BP神经网络客户群特征与服务映射模型研究

针对客户服务项目的不确定性，基于不可分辨关系的粗糙集理论和BP神经网络算法优良的分类映射能力，提出了面向细分客户群的基于粗糙BP神经网络客户群特征与服务项目映射模型。本文将分析客户特征，运用粗糙集理论进行客户特征约简、划分等价关系、建立BP神经网络的初始拓扑结构，运用K-means算法划分客户群。通过引入粗糙集理论，改进BP神经网络算法，加快BP网络收敛的速度和逃离局部极小值点，并利用rosetta软件和Matlab编程实现面向细分客户群的客户特征与服务项目映射模型。     

基于小波神经网络的路段短时交通流预测

应用BP神经网络来对路段短时交通流进行预测,预测精度和收敛速度都不是很理想,为了克服BP神经网络自身存在的非线性逼近缺陷,依据小波的时频域特征,将小波变换和BP神经网络结合起来,提出一种基于小波神经网络的短时交通流预测方法,给出了具体的网络学习算法,并结合实地调查数据进行了对比测试,分析结果证明了小波神经网络模型对短时交通流预测的有效性．     

基于BP神经网络确定最优配送车辆数目问题的研究

在介绍BP神经网络相关知识的基础上,建立用于确定最优配送车辆数目的三层BP神经网络,给出BP神经网络的学习步骤。并通过实例对基于MATLAB的神经网络工具箱的可行性加以验证,对于相关研究具有十分重要的指导意义。     

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以道路子网为研究对象,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流短时预测. 首先通过提取交通流空间特性对道路网进行划分,降低道路网整体分析复杂度及解空间维数,提高交通流预测的计算精度和效率;其次以实时采集的交通流数据为基础,并以重构的交通流时间序列作为输入,采用Elman神经网络实现道路网多断面交通流同时预测;最后,基于城市快速路多断面交通流量数据对短时交通流预测方法进行验证,并与BP神经网络预测结果进行对比分析. 验证结果表明,本文提出的道路网划分方法能够划分出满足预测需求的子路网,在划分的子路网上,应用Elman神经网络能够实现道路网多断面同时预测,且预测效果优于BP神经网络.     

BP神经网络收敛性问题的改进措施

BP算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用,但存在收敛较慢问题.笔者在文中简述了BP算法原理,针对BP算法的收敛性问题,提出了几点改进措施.     

基于BP神经网络的某型发动机万有特性实验数据拟合

介绍了BP神经网络的基本原理,借助Matlab软件的BP神经网络工具箱函数,通过建立相应的BP网络模型,对某型发动机的万有特性实验数据进行拟合,并将拟合结果与实测值进行比较。研究表明,采用BP神经网络拟合发动机万有特性数据,能取得较高的精度。     

基于BP神经网络的运量预测模型优化研究

在传统多种单项预测模型与组合预测方法的基础上,利用BP神经网络技术的非线性映射能力,在多个预测模型与实际数列之间建立一种非线性关系,对运量预测结果进行优化,以达到提高预测精度的目的.通过实例分析,表明这种经过BP神经网络优化后的预测模型,可一定程度上克服传统单个预测模型的部分局限性,提高预测精度,用于运量预测是可行的.     

基于BP神经网络的沥青路面使用性能评价

应用神经网络BP算法原理而建立的路面综合指数评估模型,通过对多个指标的学习来评价路面综合指标PQI。同时．神经网络评价数据和专家系统数据的比较．证明BP神经网络模型在路面使用性能评估中有更好的应用前景。     

基于改进BP神经网络的速度预测模型

针对BP神经网络三个不足分别加以改进,并利用改进BP神经网络建立速度预测模型,通过实例验证预测模型的有效性,同时,预测结果具有很好的适应性和真实性,可为动态交通管理提供参考.     

基于神经网络的交叉口交通流量预测方法研究

主要介绍利用BP神经网络模型来预测交叉口交通流量的方法。在概述了神经网络的工作原理和BP网络模型的设计之后,通过举例更进一步说明此方法的可行性和预测效果。     

道路交通安全综合评价的人工神经网络方法

为了提高评价的准确性,采用人工神经网络技术,建立了基于BP神经网络的道路交通安全综合评价模型.通过有效样本的学习,应用该模型,实现了对道路交通安全专家知识和经验的提取和存储.仿真实例验证了基于人工神经网络的道路交通安全综合评价模型的合理性和有效性.