基于神经网络的引线键合质量预测模型研究

针对引线键合质量与其影响参数之间存在非线性、强耦合关系的特点,提出一种基于弹性BP算法的BP神经网络引线键合质量预测模型.通过引线键合工艺过程的分析,提取了影响引线键合质量的工艺参数,采用BP神经网络结构,建立了引线键合质量预测模型.不同算法下的网络训练结果表明,弹性BP算法具有较快的收敛速度和较高的训练精度.仿真结果表明所建模型具有较高的预测精度,能够准确地反映键合质量综合指标的变化趋势.     

基于PSO的神经网络优化证券投资组合方法研究

针对传统人工神经网络中的BP(back propagation)神经网络自身局限以及其迭代次数多、收敛精度不高和泛化性差等缺点,提出了一种基于粒子群(particle swarm optimizer,PSO)算法的BP神经网络优化证券投资组合方法.在BP神经网络优化方法中,采用PSO算法替代了BP神经网络的梯度下降法,得到最优解,从而对BP神经网络模型进行优化.将该方法应用于证券投资组合的优化中,实验结果证明:该优化方法优于传统的BP神经网络优化方法.     

基于Adaboost的改进Elman神经网络港口吞吐量预测方法

为提高港口吞吐量的预测精度,建立基于Adaboost算法改进的Elman神经网络预测模型,进行吞吐量的预测.首先对Elman神经网络进行多次训练和迭代,然后将每个Elman神经网络作为弱预测器,基于Adaboost算法将多个弱预测器加权组合,形成Elman-Adaboost强预测器模型.经过Adaboost算法优化的强预测器对误差较大的数据样本有更强的识别能力,可以实现对数据的动态增强学习.以宁波-舟山港2011-2017年的港口吞吐量数据为样本进行仿真,分别使用BP神经网络、Elman神经网络、BP-Adaboost神经网络以及Elman-Adaboost神经网络进行预测,比较四种模型的预测精度.研究结果表明:Elman-Adaboost强预测器模型用于港口吞吐量的预测,预测结果的相对误差最大值1.91％,最小值0.06％,可以将预测误差控制在2％以下,数据拟合效果更好预测精度更高,可以作为港口吞吐量预测的一种方法.     

基于MHPSO优化GRU神经网络的短时交通流预测

为提高短时交通流量预测精度及预测效率,首先提出一种PSO改进算法(MHPSO),把PSO种群结构设置为多层,将种群中上层粒子作为下层粒子的吸引粒子,将吸引粒子对粒子本身的吸引能力考虑在内,修改粒子速度更新方程以增强种群粒子之间的交互能力,从而有效地避免其陷入局部最优,提升算法的寻优速度及精度;然后利用MHPSO对GRU神经网络的参数进行优化;最后利用基于MHPSO优化的GRU神经网络构建短期交通流预测模型.实验结果表明:基于MHPSO优化的GRU神经网络模型在短时交通流预测中具有更高的预测精度,预测效率得到显著提升.     

改进的BP神经网络在路基沉降预测中的运用

针对BP神经网络存在训练过程不确定的缺点,基于MATLAB建立改进的BP神经网络模型,该模型可克服BP神经网络模型在训练过程中收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点。结合实体工程实测数据,将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、泊松曲线模型和Compertz模型对比分析,结果表明改进的BP神经网络模型在黄土路基沉降预测中精度最高,可运用于黄土路基的沉降预测。     

基于遗传BP算法的我国汽车保有量预测

在对我国中长期汽车保有量预测时,针对传统BP算法的不足,采用遗传算法优化BP算法的连接权值,使优化后的BP网络的训练速度和预测精度得到了有效提高,说明该方法具有较好的实用性和推广价值.     

粒子群优化BP网络建模及在缓冲包装设计中的应用

利用粒子群优化(PSO)算法取代传统BP网络算法中的梯度下降法,对参数(权值、阈值)进行优化,并将其应用于缓冲包装设计,建立缓冲包装材料特性模型.仿真数据表明:PSO优化的BP网络算法在函数逼近误差、迭代次数上均比传统BP网络算法有显著提高,可有效地解决缓冲包装中的非线性问题.     

基于道岔动作电流的故障特征提取与诊断方法

为提高道岔故障诊断精度,提出一种基于粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的道岔故障诊断法.先利用基于道岔转换状态、时间固定分段、时域统计指标的三种方式提取动作电流特征参数,以降低特征维度;再据三种特征提取方式分别建立基于PSO-BP神经网络的诊断模型.仿真实验结果表明,采用基于时域统计指标的特征提取方式能更有效提取动作电流的变化信息,利用PSO优化BP神经网络可实现网络参数的自动寻优,提高网络对故障分类的效果.     

基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.     

基于改进BP算法神经网络的路况评价模型研究

通过利用在BP神经网络中增加反馈信号及偏差单元的网络模型,生成内部回归网络,对BP神经网络进行改进,据此得出改进的BP神经网络的具体步骤.在此基础上,结合陕西省高速公路沥青路面的实际情况建立了路况评价模型,并对该模型的具体应用做了研究.研究结果表明:网络的收敛速度很好,训练结果与实际路况结果相差很小,利用改进BP算法神经网络建立的路况评价模型不仅方便易用,而且精度很高.     

BP神经网络在城市消费预测中的应用

针对城市消费预测问题,应用一种改进的BP算法,建立了相应的BP网络模型,并设计了基于BP神经网络的城市消费预测系统.应用实例证明:该算法可以提高当前的预测精度,是一种较为有效的预测方法.     

BP神经网络在城市消费预测中的应用

针对城市消费预测问题,应用一种改进的BP算法,建立了相应的BP网络模型,并设计了基于BP神经网络的城市消费预测系统.应用实例证明:该算法可以提高当前的预测精度,是一种较为有效的预测方法.     

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BP神经网络的软土路基施工期沉降预测与仿真

在高速公路软基沉降预测与施工控制中,把现场填土厚度、时间及实测沉降量信息作为学习样本,经过BP神经网络训练后,建立了动态仿真预测模型,用该模型预测当前及下一级填土后的沉降量,判断下一级填土是否可行及对路堤稳定性的影响,以实现对软基沉降及工程施工的事前仿真控制,避免工程事故的发生.实际工程应用表明,该模型的预测精度满足工程建设的需要.     

基于改进RBF神经网络对股价的演变预测

对RBF神经网络进行了分析,建立了RBF神经网络模型,并对此模型进行了改进,使其具有更好的预测性能.把一类非线性较强的时间序列(万科A股2009年6月份股票价格)利用该模型进行了非线性逼近.用Matlab软件对网络的学习与训练过程进行了数值仿真.实验结果表明:利用改进后的网络模型对非线性时间序列进行短期预测是可行的,其预测精度高于改进前的预测精度,改进方法有效.     

基于量子神经网络的道路交通事故预测

道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

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道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容. 针对BP神经网络在道路交通事故预测中精度不足及收敛速度慢的问题,引入量子神经网络并构建道路交通事故预测模型. 模型通过对道路交通事故时间序列进行相空间重构,有效扩充训练样本数量;且隐含层神经元采用态叠加的激励函数,对道路交通事故数据的特征空间进行多层梯级划分,以快速匹配输入数据与特征空间的对应关系,提高模型的收敛速度;在训练过程中动态调整量子间隔,以响应事故数据的强随机性. 实验结果表明,该预测模型能够较好地适应道路交通事故数据的特性,且预测精度和收敛速度较改进BP神经网络有显著提高.     

基于RBF网络的醋酸乙烯聚合率软测量研究

针对目前聚乙烯醇生产过程中醋酸乙烯（VAC）聚合率难以在线检测的情况,提出利用RBF神经网络建立VAC聚合率软测量模型,并运用大量实测数据对RBF神经网络进行了训练和仿真．仿真结果表明该方法是有效的,所建模型具有较高的精度和良好的泛化能力．     

基于支持向量机的稀土萃取过程建模方法

支持向量机算法用于软测量建模能较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极值等问题、本文针对稀土萃取过程组分含量在线检测的难题,将具有径向基（RBF）核函数的支持向量机算法应用于稀土萃取过程组分含量软测量建模,并讨论了模型参数的选择及其对模型的影响、通过某稀土公司生产过程实际采集数据的仿真试验,结果表明基于支持向量机算法的组分含量软测量模型具有较高的泛化能力和较快的预测速度,是实现稀土萃取过程组分含量软测量的一种有效方法、     

道路交通事故宏观预测模型

道路交通安全已成为全社会普遍关注的问题,为了对中国未来的交通安全形势作出科学准确的预测,分析了中国道路安全状况的评价指标和主要影响因素,以交通事故死亡人数作为评价指标（输出变量）,以机动车保有量、公路里程、人均GDP为输入变量（影响因素）,建立了基于遗传算法的神经网络道路交通事故宏观预测模型和BP神经网络预测模型．模型的训练利用1978～1998年的道路交通事故数据为样本;模型的检验利用1999～2004年的道路交通事故数据进行检验．模型对未来年份的死亡人数进行了预测．预测结果表明：基于遗传算法的神经网络模型比BP神经网络预测精度较高,网络泛化能力强;得出2010年和2020年中国的道路交通事故死亡人数值分别为13．9万人和16．7万人．