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基于BFGS法的BP神经网络算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
张伟标 《上海海运学院学报》1999,20(3):122-126
在把BFGS法运用于BP神经网络权的训练中,通过基于不同算法的神经网络对实际问题进行了学习,并根据学后获取的非线性机理结合预测的实例进行对比分析,表明基于BFGS法的BP神经网络算法对加快网络训练速度,提高网络预测的能力方面是有效的。 相似文献
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导弹在贮存过程中,可用的故障数据量少,具体的故障时间难以准确确定。为此,引入BP神经网络进行导弹贮存可靠性分析,建立了导弹贮存可靠性预测模型。利用某2型导弹在贮存期间的测试故障数据,对贮存可靠度指标进行了定量计算。结果表明,该模型能迅速得出其贮存可靠性随时间的变化规律,对给定贮存条件下的贮存可靠性进行准确的预测。 相似文献
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在分析船舶交通流量特性的基础上,以船舶交通流量控制为最终目标,建立基于BP神经网络的船舶交通流量预测模型,以长江口深水航道的交通流量数据作为训练样本,进行模拟分析。预测结果与实测加权数据进行对比表明,该模型对船舶交通量的预测是有效的。 相似文献
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港口吞吐量是港口设施和经营管理水平的综合性反映。本文从BP神经网络原理入手,构建影响港口货物吞吐量的因素与货物吞吐量间的预测模型,并对武汉港货物吞吐量进行了预测,得到了较好的预测结果。 相似文献
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为准确识别波浪砰击载荷,保障海洋平台作业的安全性,基于卷积神经网络(CNN)模型,建立立柱-甲板简化模型的砰击载荷识别方法,根据结构测点应变响应数据对砰击载荷进行识别。通过分析半潜式平台立柱-甲板处砰击载荷分布的特点,进行有限元数值计算,生成训练数据集和测试数据集,同时考虑数据噪声的影响。结果表明:CNN砰击载荷识别模型具有很高的识别精度和良好的抗噪声能力,在无噪声和有噪声情况下,整体精度分别为99.6%和91.9%;相比传统的反向传播神经网络(BPNN)模型,CNN模型的识别精度更高。 相似文献
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改进BP神经网络的城市交通流预测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
由于交通流预测具有高度的非线性特点,这与BP神经网络能够处理非线性问题的特征相符合。但BP神经网络算法易使解陷入局部极小,而遗传算法的全局优化能力则恰恰可以克服这一缺点。文中将遗传算法应用于对BP神经网络模型的改进来对交通流进行预测。通过对预测数据与实测数据的比较分析,证实了改进后的方法更为有效。 相似文献
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区域物流需求预测是区域物流系统规划、物流资源合理配置过程中的重要环节,而区域经济是产生区域物流需求的内在决定性因素,因此寻求利用区域经济指标来预测区域物流需求具有较强的可行性,同时能够促使区域物流产业与区域经济之间的协调发展。此外,还揭示了区域经济与区域物流需求之间的非线性映射关系,同时也为区域物流需求预测提供了一种新的思路和方法.本文利用BP神经网络对湖北省物流需求进行预测,并取得了较好的预测结果。 相似文献
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基于改进BP神经网络的船舶操纵性能预报 总被引:2,自引:0,他引:2
以某单桨大型船舶在海上的回转性能为例,探讨了应用改进的BP神经网络(Back-pmpagation Neural Network)建立船舶操纵性预报数学模型的方法,并利用matlab语言对其进行了仿真。研究结果表明,改进的BP算法有更快的收敛速度和更好的计算精度。 相似文献
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基于时间序列BP神经网络的集装箱吞吐量动态预测 总被引:7,自引:0,他引:7
集装箱吞吐量预测是港口发展规划制定的依据。在MATLAB环境下,把时间序列BP神经网络应用于港口集装箱吞吐量的预测,采用逐步递归的方法进行,同时注意尽量减少训练样本的浪费(只用1个检验样本)和充分挖掘BP神经网络适合短期预测的潜力。无论是从拟合情况,还是预测值的检验和港口发展规划的实际情况来看,都有着很高的精度.可以作为集装箱吞吐量预测的一种行之有效的方法。 相似文献
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为提高安全态势感知精确度和降低其复杂度,加强网络系统的安全防护能力,提出了基于神经网络的态势预测方法,并研究了基于径向基函数和遗传神经网络的态势动态预测方法。神经网络可通过自学习和非线性映射以任意精度逼近函数关系,具有高度灵活可变的拓扑结构及很强的适应能力,对于中、短期预测具有较高的精度。 相似文献
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分析了混沌神经网络的优化机制,研究了具有模拟退火特性的混沌神经网络模型,给出了混沌神经网络的能量函数,以及计算网络Lyapunov指数的方法,从理论上证明了当网络参数满足一定条件时,网络具有混沌性状。在仿真实验中,应用Hopfield网络和混沌神经网络求解信道分配问题。结果表明,混沌神经网络在求解优化问题时具有更强的搜索全局最优解的能力,和更快的收敛速度。 相似文献