叶尔羌河年径流预测模型研究与应用

为提高叶尔羌河中长期径流预测精度,基于小波分析的基础上建立遗传算法优化BP神经网络的耦合模型,对60年叶尔羌河年径流时间序列进行研究。结果表明:耦合模型综合了两者的优势,在保留神经网络优良非线性拟合能力的同时,又融入遗传算法的容错性和全局搜索能力,提高预测径流时的学习速度和泛化能力。在对年径流进行预测时,其预测平均误差为-2.69%,而采用传统单纯的BP神经网络模型预测的平均误差为-10.25%。从预测误差检验以及模型的对比结果可知此模型合理、可行,因此该算法有助于解决叶尔羌河中长期径流预测问题。     

基于小波广义回归神经网络的粮食产量预测模型

将小波分析与广义回归神经网络(GRNN)相融合,构建了一种小波广义回归神经网络(WGRNN)模型。该模型应用于我国粮食总产量预测,其预测结果在精度上均优于单一的GRNN预测模型和GM(1,1)灰色预测模型,既具有神经网络非线性逼近能力和自学习能力的特性,又具有小波在时、频两域表征局部特征的功能,可为粮食产量预测的定量化和智能化提供一条新途径。     

基于遗传小波神经网络的电梯故障诊断分析

利用小波分析具有能量分布特征提取的特性和遗传算法优化BP算法的能力,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的电梯故障诊断方法,并应用电梯故障数据作为实例进行了验证．遗传算法小波神经网络模型诊断速度快、鲁棒性好、故障诊断正确率高．     

基于GA-BP算法的土壤墒情预测

利用遗传算法的全局寻优能力优化BP神经网络连接权值,建立基于GA-BP算法的土壤墒情预测模型具有绝对误差小和收敛速度快的优点,且避免了BP算法易陷入局部极小值的缺点,该模型预测的平均绝对误差为1.11%,具有较好的预测精度。     

基于相空间遗传BP神经网络的径流预测研究

基于混沌时间序列的重构相空间、遗传算法的良好全局搜索和神经网络精确的局部搜索特性,以重构相空间中的饱和嵌入维数作为神经网络输入层节点数,通过采用遗传算法优化神经网络初始权重,将重构相空间、遗传算法、神经网络三者有机地结合,提出并建立了相空间遗传BP神经网络预测模型。将该模型用于黄河上游月径流预测,结果表明,该模型应用在水文时间序列的预测中是合理、可行的,并具有较高的精度。     

基于遗传神经网络的渔业养殖疾病预测

简要介绍了神经网络和遗传算法的基本原理,针对神经网络算法易陷入局部极小的缺点,将具有全局寻优特点的遗传算法融入其中,使用遗传算法对神经网络的权值优化,并将该算法运用到渔业养殖疾病预测中,得到了收敛速度快、精度较高的预测模型。这种模型具有较好的客观性和实用性,可以为科学养鱼、处理养殖疾病提供依据。     

基于改进果蝇算法优化广义回归神经网络的绿色农产品消费行为预测

针对绿色农产品消费行为具有多变量非线性相互作用的特点，传统统计方法难以准确预测消费行为的问题，提出基于改进果蝇算法优化的广义回归神经网络消费行为预测模型。首先针对果蝇群搜索不均匀所导致果蝇飞行单一的问题，提出一种均匀的果蝇群搜索机制即扇形果蝇优化算法加快搜索能力和效率；其次针对广义回归神经网络的平滑因子易受人为选择的影响，提出改进果蝇算法优化广义回归神经网络参数，实现参数的自动化选择，提高模型的预测能力。运用提出的模型对绿色农产品消费行为预测。结果表明：相较于广义回归神经网络，遗传算法优化广义回归神经网络、粒子群算法优化广义回归神经网络、果蝇算法优化广义回归神经网络和改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在均方根误差指标上分别下降4.45%、1.89%、4.54%和5.03%,表明遗传算法、粒子群算法、果蝇算法和改进果蝇算法能够优化广义回归神经网络模型的平滑因子，提高模型的预测精度。从平均绝对误差、均方误差、均方根误差3个评价指标看，改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型比其他6个单一预测模型具有更高预测精度。结果证明了改进果蝇算法优化广义回归神经网络模型在绿色农产品消费行为预测的有效性，...     

遗传小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、小波变换及神经网络(NN)的模拟电路故障诊断方法.该方法将小波基作为神经网络的传递函数,利用遗传算法优化神经网络的结构和权值,从而避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等问题,大大减少了网络训练时间.利用该方法对模拟电路进行故障诊断有利于提高诊断的智能性及识别故障类别的能力,提高诊断的精度与速度.实例诊断结果表明文中所提方法是可行的.     

基于小波神经网络的城市用水量长期预测研究

针对城市年用水量时间序列的非线性和多时间尺度特性,应用小波分析方法对年用水量时间序列的趋势性、周期性和随机性进行了分析。在此基础上,建立了用于城市用水量长期预测的小波神经网络耦合模型。并利用此模型对昆明市年用水量进行预测,预测结果表明,该模型应用于城市用水量的长期预测具有较高的预测精度和良好的推广能力。     

基于结构优化递归神经网络的网络流量预测

针对传统方法预测网络流量精度较低的问题,提出了一种基于改进双线性递归神经网络模型(BLRNN)的非线性网络流量预测方法.首先,给出了双线性递归神经网络的定义及网络结构描述;然后从网络结构和修剪过程两方面对双线性递归神经网络进行优化改进,采用遗传算法全局搜索进行修剪;最后,通过真实工况下的网络流量数据用仿真试验对模型性能进行分析.试验结果表明,优化后双线性递归神经网络模型大幅降低了算法复杂度,提高了计算效率,与传统的多层神经网络预测方法相比,该方法预测精度更高.同时,该方法也为其他具有相似特征的非线性预测问题提供了一种新的研究思路.     

改进BP神经网络在管道腐蚀速率预测中的应用

针对影响管道腐蚀速率预测精度出现的BP算法易陷入局部最小值、收敛速度慢和引起振荡效应等问题,根据改进自适应遗传算法在广泛的空间搜索和向最优解的方向尽快收敛于最优目标的特点,提出了使用改进自适应遗传算法优化BP神经网络,构建了优化的混合算法神经网络模型.实际应用表明,该模型将大大提高网络的学习效率和预测评判的准确率.     

基于IGA-GP的BP网络黄河流域需水预测研究

针对遗传算法和BP网络在寻优过程中的不足,将改进的遗传算法(IGA)与遗传编程(GP)相结合,建立了有广泛搜索能力和很强局部精化能力的IGA-GP自动编程算法,将该算法应用于BP神经网络的优化,克服了BP网络寻优过程中收敛速度慢、易陷入局部最优的不足,解决了新训练样本加入对网络稳定的影响。在此基础上,建立了黄河流域需水预测模型;拟合结果表明,该模型具有较高的预测精度。     

基于BP神经网络对苹果呼吸强度的预测

应用BP神经网络,通过苹果贮藏期间多维数据与呼吸强度的相关分析确定网络的拓扑结构,建立苹果呼吸强度的人工神经网络模型.仿真结果表明,该神经网络能很好地拟合不同贮藏条件下的呼吸强度,模型预测精度达到90%以上.同时,通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值矩阵,使神经网络的预测精度进一步提高.     

BP神经网络和遗传算法相结合在洞庭湖氨氮浓度预测中的应用

BP算法具有寻优精确的特点,而遗传算法具有很强的宏观搜索能力和良好的全局优化性能。因此将遗传算法与BP神经网络相结合,训练时先用遗传算法进行寻优,将搜索范围缩小后,再利用BP神经网络来进行精确求解,可以达到全局寻优和快速高效的目的。设计了一种利用遗传算法优化BP神经网络权重的预测方法,并对洞庭湖氨氮浓度的预测进行了研究。结果表明,丰水期(9月份)数据分布比较均匀,遗传算法优化BP神经网络权重的预测方法的3种学习算法计算值与实际值接近,并优于BP神经网络的计算结果,说明该方法具有较好的预测效果。     

基于AHP-GABP的农业保险可持续发展评价

为了全面评价我国农业保险可持续发展水平,用改进的多子代遗传算法优化BP神经网络,并与层次分析法相结合建立基于AHP-GABP的农业保险可持续发展评估模型。结果表明,多子代遗传算法使子代种群规模提高1倍,增加了种群的内部竞争,更大限度地优化BP神经网络的收敛速度和预测精度。利用该模型对我国农业保险2004—2014年可持续发展水平进行评估,其结果与我国农业保险基本发展情况相符。该模型在我国农业保险可持续发展评估领域具有一定的应用价值。     

基于BP神经网络和支持向量机的杉木人工林收获模型研究

以闽西北杉木人工林为研究对象,选取涵盖中龄林、近熟林、成熟林3个龄组的700个小班作为样地进行调查,以林龄、地位指数、林分密度、平均胸径作为输入变量,单位蓄积量为输出变量,运用BP神经网络和支持向量机2种机器学习方法建立林分收获模型,并采用遗传算法对模型参数进行优化。随机将样本数据分成350个训练样本和350个验证样本,对不同模型的拟合精度、预测精度进行对比分析,其中参数优化后的BP神经网络和支持向量机模型训练样本精度分别达到0.935 37和0.936 33,预测结果精度分别为0.921 30和0.926 97,训练样本和验证样本的总体拟合平均相对误差值均低于7%。分析结果表明,2种模型拟合精度高、预测性能好,为杉木人工林林分收获模拟和预测奠定了基础。为比较2种方法预测结果的差异性,将350个验证样本样地平均分为7组,分别用优化后的2种模型计算各组的预测精度,对预测精度与训练精度的差值进行t检验,结果表明,2种建模方法的预测结果不存在显著性差异,但模型精度的提高对森林资源的精确监测和森林生长动态预测具有重要的理论价值。同时,研究发现支持向量机模型的拟合精度和泛化能力均优于BP神经网络,该方法为收获模型研究提供了新思路。      

脐橙糖度近红外光谱在线检测的建模变量优选

【目的】采用小波压缩结合遗传算法,优选脐橙糖度近红外光谱在线检测的建模变量,提高在线检测精度。【方法】利用近红外光谱检测装置采集脐橙样品的光谱,并将其转换为反射比光谱,在700.28～933.79 nm波段,利用小波变换将一阶微分处理后的近红外反射比光谱变量压缩成小波系数变量。经遗传算法优选后,建立偏最小二乘法（PLS）模型,并对该模型的预测结果进行评价。【结果】利用小波压缩结合遗传算法优选变量建立的脐橙糖度PLS模型,预测效果最优,模型的相关系数为0.759,模型预测均方根误差为0.468 °Brix。【结论】采用小波压缩结合遗传算法对变量进行优选,可提高脐橙糖度近红外光谱在线检测的精度。     

基于GA-RBF融合算法的玉米病虫害产量损失预测研究

鉴于玉米病虫害等影响因素在预测玉米产量损失时所具有的复杂及非线性等特点,采用传统的径向基函数(radial basis function,简称RBF)神经网络预测起来相对较难,且其预测精度较低。针对上述问题,提出1种基于遗传算法(genetic algorithm,简称GA)和径向基函数神经网络相融合的优化算法,对病虫害所造成的玉米产量损失进行预测。该融合算法利用人工神经网络的非线性拟合能力强和遗传算法寻优能力强的优点,建立最优产量损失预测模型,将该模型的估算值与玉米产量的实际值进行拟合,得到较好的拟合效果图。为了验证算法的可行性,以国家863计划示范基地榆树市弓棚镇13号村的试验数据为样本数据进行仿真预测。结果表明,经过GA-RBF融合算法的预测误差为0.207,较优化前误差降低了0.151,预测精度得到提高,实现对玉米病虫害产量损失的有效预测。预测结果可为农民进行科学有效的病虫害防控提供科学依据,经济有效地降低受灾程度,提高玉米产量。     

基于神经网络遗传算法的湿度测量系统研究

在研究湿度测量和控制原理的基础上,设计了一种基于神经网络遗传算法的湿度测量系统。系统采用DHT11湿度传感器,利用改良的神经网络遗传算法对湿度测量进行优化。结果表明,经神经网络遗传算法优化的湿度测量仪可以将精度控制在1.6×10-2,大大地提高了湿度测量的精度,并且基于该算法的湿度测量具有很好的鲁棒性和自适应性。     

基于遗传算法优化的BP神经网络进行水稻氮素营养诊断

应用遗传算法优化BP神经网络进行水稻氮素营养诊断，为水稻的合理施氮提供理论指导。水稻田间试验供试品种为‘两优培九’，设置4个施氮水平（0、210、300、390 kg·hm-2）。在水稻幼穗分化期，扫描获取水稻顶部第三完全展开叶图像，并通过图像处理技术获取19维水稻图像中的颜色和几何形态特征，采用归一化处理、离散小波变换及主成分分析对原始数据进行预处理，并应用遗传算法优化的BP神经网络进行水稻氮素营养诊断。该方法建立的水稻氮素营养诊断模型较单一BP神经网络模型和传统遗传算法优化BP神经网络模型好，模型测试所得4个施氮水平的平均识别率分别为100.000%、99.000%、97.000%、100.000%，测试集样本平均总识别率达到99.000%。基于遗传算法优化的BP神经网络所建立的水稻氮素营养诊断模型具有较强的学习能力和泛化能力，能够很好地识别出水稻氮素营养的缺失，表明运用该方法能够很好地进行水稻氮素营养诊断识别。