基于L-M算法的BP神经网络在大坝安全监控预报中的应用

为克服BP神经网络收敛速度缓慢的缺陷,以L-M算法代替梯度下降法训练网络.建立了基于L-M算法的大坝安全监控整体L-M模型和逐一L-M模型,并与快速BP模型进行对比.应用实例研究表明:整体L-M模型和逐一L-M模型的预测效果及训练速度均显著优于快速BP模型,逐一L-M模型的预测精度及泛化能力均优于整体L-M模型,且预报时间短,可以用于大坝监控的实时预报.     

集成GASA混合学习策略的BP神经网络优化研究

针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性,基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实验结果表明能够较大幅度提高网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上减少了算法的复杂性.     

集成GASA混合学习策略的BP神经网络优化研究

针对BP算法易于陷入局部极小值且收敛速度慢的缺陷,在BP神经网络训练过程中集合GA并行化群体搜索的特点和SA在局部极小处发生概率突跳的特性.基于GASA混合学习策略对BP神经网络进行优化.优化后的BP神经网络被应用在农作物虫情预测中,实验结果表明能够较大幅度提高网络学习的收敛性能和收敛速度,并一定程度上减少了算法的复杂性.     

BP神经网络算法的一种改进及在小麦赤霉病预测中的应用

针对BP网络收敛速度慢,计算量大等缺点,提出了动量法和批处理梯度下降学习算法相结合的BP神经网络改进算法,用以提高BP网络训练速度。该方法成功地实现了小麦赤霉病流行程度预测,效果显著。     

农作物虫情的模糊神经网络预测模型

利用BP神经网络建立的农作物虫情预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差等缺点,可影响预测精度。为进一步提高预测精度,将人工神经网络与模糊系统结合,建立基于模糊神经网络的农作物虫情预测模型;并将该模型与基于BP神经网络算法的预测模型进行比较。结果表明,模糊神经网络的预测模型预测精确度比较高,训练速度比较快;该模型给农作物虫情预测提供了一种新方法。     

基于遗传神经网络的采暖季PM10浓度预测

用GA算法和BP算法相结合的算法预测西安市PM10污染浓度,首先采用GA算法优化BP神经网络模型的初始权重,再用BP算法进行精确训练,在此基础上进行浓度预报。实例表明GA-BP神经网络解决了BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,提高了预测精度。     

基于神经网络的心电分类器设计

设计了一种基于神经网络的心电分类器,该设计利用前向多层神经网络的反向传播算法,即BP算法,采用Matlab软件建立了用于心电信号分类的BP神经网络,并利用大量的心电图数据训练神经网络,使神经网络能分辨出正常和异常的心电信号。     

一种改进的BP神经网络剪枝算法研究

将相关性剪枝算法(CPA)和变学习率、附加动量方法结合提出了一种基于CPA的改进的BP神经网络剪枝算法.实验结果表明,改进的算法可以降低训练步数,加快神经网络的收敛速度,在测试数据集上的均方误差也得到了进一步的优化.     

基于人工神经网络的农民收入预测模型的应用分析——以陕西省为例

阐述了神经网络及其BP算法的工作原理,将神经网络的BP算法引入农民收入研究领域,并应用MATLAB神经网络工具箱对陕西省农民纯收入进行了预测研究。预测模型在预测精度和算法的收敛速度方面都达到了较好的效果,对未来农民收入的研究具有重要意义。     

基于遗传算法的BP网络在小流域侵蚀量预测中的应用

人工神经网络可用于流域水土流失的预测.针对BP神经网络收敛速度慢及容易陷入局部最优解的缺点,设计了基于遗传算法(GA)的优化BP神经网络.利用遗传算法特有优势,为BP网络的初始权值和阈值搜索全局最优解空间,经过BP算法迭代训练,进行预测.依据黄土高原沟壑区杨家沟小流域多年径流与泥沙的实测数据,对创建的侵蚀量模型进行训练和预测,取得了较高的预测精度和较快的收敛速度.