基于灰色理论和BP神经网络预测观光农业旅游人数的研究

运用灰色GM(1,1)预测模型与BP神经网络预测模型相结合而成的灰色神经网络模型,对山东枣庄市旅游人数进行预测。基本思路是运用灰色GM(1,1)模型所得到的预测值按前2年来预测下一年的组合规律分别作为BP神经网络的输入输出,并用旅游人数数据对模型进行学习验证。为山东枣庄市沿运区域旅游资源的合理利用及管理提供了科学依据,并以科学预测为依据提供一些观光农业旅游资源合理开发对策。     

河北省农机总动力人工神经网络预测

目的提出一种新的BP神经网络非线性组合预测模型,对河北省2016-2023年农机总动力进行预测。方法基于一元非线性回归以及BP神经网络(BP-ANN),建立一种新的BP神经网络非线性组合预测模型,处理1978-2009年河北省农机总动力数据,建立预测模型并进行比较。结果误差分析表明,该非线性组合预测模型的拟合平均绝对误差为1.286%,低于一元非线性回归和传统BP神经网络。利用此模型对2010-2015年河北省农机总动力进行检验预测,预测结果与实际结果有很好的一致性,为农机总动力的预测提供了一条新的途径。结论此模型有较高的预测精度,并用此模型预测了河北省2016-2023年农机总动力数值,预测结果表明,在未来几年河北省农机总动力将保持高速增长,2023年将达13 610.69万kW。     

残差修正模型在森林火灾预测中的应用

基于1990-2013年福建省森林火灾发生次数建立残差修正模型,并与BP神经网络模型、马尔科夫链模型、赋权组合预测模型进行比较.结果表明:残差修正预测模型的预测精度达到95.33%,而BP神经网络模型预测精度是87.77%,马尔科夫链模型预测精度为74.85%,赋权组合预测模型预测精度为88.3%,残差修正模型预测效果优于其他3个模型,说明使用其对离散的森林火灾数据进行短期预测是有效可行的.     

基于EMD的BP神经网络在凌河流域旱灾预测中的应用

为提高旱灾预测模型预测精度,利用EMD(经验模态分解法)处理非平稳信号的优势,将其应用到BP神经网络预测模型中,建立基于EMD的BP神经网络旱灾预测模型,对凌河流域44个观测站(小凌河流域11站、大凌河流域33站)共51年(1960~2010)的降水资料进行旱灾预测应用,同时将基于EMD的BP神经网络旱灾预测模型结果与BP神经网络预测模型结果进行对比。结果表明:小凌河流域基于EMD的BP神经网络预测模型、BP神经网络预测模型的年均降水量预测值均方误差(MSE)分别为0.0011和0.0076,决定系数(R2)分别为0.95和0.83;大凌河流域基于EMD的BP神经网络预测模型、BP神经网络模型的年均降水量预测值均方误差(MSE)分别为0.0032和0.0092,决定系数(R2)分别为0.93和0.79。基于EMD的BP神经网络预测值均方误差(MSE)较小且决定系数(R2)较高,均优于BP神经网络预测值,提高了BP神经网络旱灾预测模型预测精度,具有一定的可行性。     

BP神经网络在渭干河流域土壤盐渍化预测中的应用

[目的]比较神经网络算法和传统统计建模方法对土壤盐渍化预测模型的效果.[方法]对渭干河流域多年土壤盐渍化和其影响因子进行分析的基础上,采用BP网络的3种算法,建立基于BP神经网络土壤盐渍化预测模型.将预测结果与多元线性回归模型预测结果进行对比分析,讨论线性和非线性方法用于土壤盐渍化预测模型.[结果]与传统的统计建模方法相比BP神经网络结构简单、快捷,预测精度高,很好地再现了土壤盐渍化与其影响因素之间复杂的非线性函数关系;三种BP算法中,基于trainlm算法建立的壤盐渍化预测模型具有较好的推广能力.[结论]BP神经网络的土壤盐渍化预测性能良好,用来可以预测土壤盐渍化情况.     

基于灰色神经网络的粮食预测

结合灰色GM(1,1)预测模型和BP神经网络2种预测模型的优点,提出了一种灰色神经网络模型,并用该模型对蚌埠市小麦产量进行预测。结果表明,灰色神经网络预测精度高于单一的灰色GM(1,1)预测模型或BP神经网络。     

基于多种模型的浙江省入境游客量预测

入境游客量是衡量地区旅游发展的重要指标之一,准确的旅游需求预测可以为旅游规划提供参考依据。本文根据浙江省2001-2011年接待入境旅游游客量及其他相关统计数据,运用BP神经网络法、GMDH模型、逐步回归分析与BP神经网络组合预测法以及BP神经网络与GMDH模型组合预测法,基于影响因子要素对入境游客量进行预测分析。实验证明BP神经网络与GMDH模型组合预测法具有较强的预测优势。     

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。     

基于神经网络的土壤重金属预测模型研究

土壤中重金属含量变化具有非线性、大延时等特点,很难用传统方法建立土壤重金属预测的精确模型。BP神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理土壤预测等复杂问题。利用神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱建立了土壤重金属预测模型。在预测模型中输入测试样本,将预测结果与实测值进行比较,平均相对误差小于1%。结果表明,所构建的基于BP神经网络的土壤重金属预测模型具有良好的精确性和准确性,能有效预测土壤中重金属的状况。     

基于改进BP网络模型的水质预测模型的研究

 运用人工神经网络理论和方法,建立了基于三层BP网络的预测模型,并对BP算法进行了改进。并就长江流域丰水期全流域的水质情况进行模拟比较,确定了该模型的隐含节点数以及实用范围,并能较精确地预测今后5年的发展趋势，且预测结果客观。证明了该预测模型具有较强泛化能力,是一种行之有效的预测非线性类问题的模型。     

基于粒子群优化的BP网络模型在旱涝预测中的应用

旱涝预测为旱涝灾害防御措施的研究提供重要的依据.运用PSO优化的BP神经网络建立了旱涝预测模型.PSO优化的BP神经网络既发挥了BP神经网络在预测领域的优点,同时又结合了PSO算法全局搜索能力强、收敛速度快等特点进行预测.预测结果表明:辽宁省本溪地区11年实测数据对PSO优化的BP神经网络模型进行验证,PSO优化的BP神经网络模型的预测结果明显好于未经优化的,模型精度得到了一定程度的提高,能满足本溪地区旱涝预测的实际需要.     

基于神经网络的水产养殖水质预测模型研究

水产养殖池塘是一个多变量、非线性和大时延系统,很难用传统方法建立水质预测的精确模型.神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理水质预测等复杂问题.利用BP神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱建立了水产养殖水环境因子pH值预测模型.在预测模型中输入测试样本,将预测结果与实测值进行比较,平均相对误差小于1％.结果表明,所构建的基于自适应BP算法的水产养殖水质预测模型具有良好的精确性和准确性,能有效地预测养殖池塘的水质状况.     

改进粒子群优化 BP 神经网络的洪水智能预①测模型研究

该文提出改进的PSO‐BP算法在洪水预测应用中建立预测模型。以BP神经网络为基础,提取观测站往年平均径流量作为洪水属性。采用改进的PSO‐BP算法对神经网络的各个参数进行优化,最后建立模型应用于流域观测站的洪水预报模型,叙述了PSO粒子群算法和BP神经网络算法,详细阐述粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,得出最优的BP神经网络预测适应度值。通过实验仿真对比,结果表明此方法预测结果比BP神经网络算法和混沌径向基神经网络模型算法精度更高,提高了预测的效率。     

线性回归与BP神经网络方法的山东粮食产量预测比较研究

山东省是我国传统农业大省,粮食产量对我国粮食总产量的影响较大,因此对山东省粮食产量进行预测具有重大意义.分别利用多元线性回归方法和BP神经网络两种预测方法对山东粮食产量进行预测,并对两种方法的预测结果进行分析比较,实验证明,BP神经网络平均预测精度高于多元线性回归模型,且各期预测精度较多元线性回归模型更稳定,但随时间推移,误差增大,因此BP神经网络预测模型较适用于近期粮食产量预测.     

卷烟劲头的BP神经网络模型预测

[目的]科学地评价卷烟配方中劲头的大小,通过建立BP神经网络模型预测卷烟劲头。[方法]以烟叶游离烟碱百分含量、总烟碱百分含量、结合态烟碱百分含量、游离烟碱占总烟碱比率和水浸液p H作为BP神经网络的输入,感官劲头作为输出,网络训练前对输入指标作归一化处理,然后通过训练样本数据对网络进行充分的训练,获得适宜的参数矩阵,得到卷烟劲头的网络预测模型,最后用训练好的网络模型对检验样本数据进行预测。[结果]卷烟配方中劲头大小的预测值与实际值相对标准偏差小于5%,达到了较好的预测结果。[结论]建立了卷烟劲头的BP神经网络预测模型,该模型对于预测卷烟劲头具有指导意义。     

基于Vis-NIR光谱的土壤质地BP神经网络预测

为快速、准确地获取土壤质地信息,提出了应用Vis-NIR光谱结合BP神经网络的建模方法。以河南封丘县的86个土壤样本为研究对象,以原始光谱和微分光谱主成分为输入变量,建立土壤粘粒和砂粒的BP神经网络预测模型,并将其预测结果与多元线性逐步回归模型进行比较。结果表明:基于原始光谱主成分的BP人工神经网络预测结果最好,优于多元逐步回归模型,预测粘粒和砂粒的RMSE分别为1.62和6.52。BP神经网络所建模型训练时间短、准确度也较高,能实现对土壤质地的高效预测。     

4种常见蔬菜病害预测预报模型研究进展

在梳理常见蔬菜病害预测预报模型研究的基础上,总结了番茄、辣椒、茄子和黄瓜4种蔬菜病害预测模型的研究现状,梳理出预测模型类型有系统预测模型、数理统计回归模型和新型信息技术(高光谱技术模型、BP模型、叶绿素荧光光谱技术等)预测模型。总结出预测模型的4个建模依据原理和4种常见的建模方法,根据以上内容对预测模型进行评价并提出现有预测模型研究中存在的问题。最后对蔬菜病害预测模型的应用前景进行了概述,旨在对未来蔬菜病害预测模型的研究提供参考。     

基于灰色动态GM模型与计算机模拟的丽江旅游前景预测

[目的]以丽江旅游业为例,建立旅游前景预测体系,解决旅游区相关工作难点。[方法]首先构造丽江市旅游市场的动态预测反应模型,通过灰色关联模型GM（1,1）和时间序列法,利用计算机模拟程序进行实际的模型操作,预测丽江市旅游前景并对预测结果进行评价。[结果]2009～2011年丽江市旅游业总收入模型灰参数a为0.5723,内控参数u为0.3937,x（t＋1）=-0.5633exp（-0.5723t）＋0.6880;2009～2011年丽江市旅游业接待总人数模型灰参数a为-0.1256,内控参数u为344.3260,x（t＋1）=3102.4835exp（0.1256t）-2741.2835。2个模型的检验结果表明拟合程度很好,同时,预测出丽江市旅游业2011年将达到或超过130亿元的总收入,旅游接待总人数将突破880万人次。[结论]该预测体系对其他各旅游区在获取信息不完整的情况下,可进行较为精准的预测。     

基于BP神经网络的麦蚜最大虫株率预测

农业病虫害严重制约着农作物的产量和质量,准确的病虫害测报是科学防治害虫的前提,因此建立准确且稳定的预测模型,对于提前采取措施进行病虫害防治、减少农作物经济损失具有重要意义。为探索建立更加准确和稳定的病虫害测报模型,本实验以山西省运城市芮城县1980—2006年麦蚜最大虫株率和气象因子数据为基础,建立BP神经网络预测模型,对1980—2006年数据进行网络训练,预测2007—2011年麦蚜最大虫株率,并与逐步回归法进行比较。结果表明,BP神经网络的预测准确率超过96%,从预测准确率和模型稳性定上都远好于逐步回归法预测结果。基于BP神经网络预测模型处理非线性问题的能力、良好的自学习、自组织和自适应性、良好的推广能力,其可作为农作物病虫害预测预报的一种有效方法继续探索。     

基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测

【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的均方差。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络需水量预测模型,对城市需水量的预测优于灰色神经网络及各单项预测模型,不仅预测精度高,而且能同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统各状态之间的内在规律,适合描述随机波动性较大的预测问题。