基于主成分分析和贝叶斯正则化BP神经网络的GDP预测

选用财政收入、财政支出、消费品零售总额、实际利用外资、进出口总额以及全社会固定资产投资等对GDP有显著影响的6个因子,用1985~2008年中国的宏观经济数据建立了一个基于主成分分析和贝叶斯正则化BP神经网络的预测模型,并把它应用于我国GDP的预测。实证结果表明：通过主成分分析法和贝叶斯正则化方法对BP神经网络进行改进,可简化网络结构,增强泛化能力。与其它常用的预测方法相比,该方法数据输入简便,收敛速度快,拟合曲线光滑,且在预测精度上有明显的优势。     

基于PCA和BP神经网络的万寿菊黑斑病孢子识别

针对万寿菊黑斑病难于防治的问题,采用基于主成分分析和BP神经网络的识别方法,对万寿菊黑斑病病原菌(Alternaria tagetica)无侵染力和有侵染力的孢子进行精确识别。首先利用图像处理技术对病原菌孢子显微图像进行分割,选取3个颜色特征(R、G和V)、5个形状特征(Hu不变矩中的H2、H3、H4、H5和H6),以及3个纹理特征(R、G、B3个分量的对比度)共11个特征用于病原菌孢子分类识别。为提高识别速度和精度,利用主成分分析法(PCA)对11个特征进行优化和筛选,采用基于L-M算法的BP神经网络对万寿菊黑斑病病原菌的孢子进行分类识别。试验结果表明,经主成分分析后得到的第一、第二主成分能够有效减少BP网络训练时间和提高识别准确率,平均识别准确率达到98%。该方法能够精准识别万寿菊黑斑病病菌有侵染力和无侵染力的孢子。     

BP神经网络在需水预测中的应用

阐述BP神经网络的计算步骤及其改进方法。将BP神经网络模型应用到抚顺市需水预测的实例研究中,通过实例的结果来验证该方法的精度。实例证明该方法具有较大的研究潜力,需要进一步深入研究解决现有问题提高其实用性。     

基于因子分析的BP神经网络在需水预测中的应用

需水预测涉及农业、工业、生活和环境等多种因素,是典型的多指标评价问题,需对多因素进行综合评估.以广东省珠海市为例,利用1986～2000年的需水量数据,采用因子分析法对影响需水量的8个变量进行因子分析,根据确定的主要影响因子构造BP神经网络的输入样本,从而进行不同水平的需水量预测.结果表明:前4个公因子,即综合实力因子、畜牧影响因子、环境影响因子和补充分析因子,累计贡献率达99%以上,为影响研究区需水量的主要因子,以此作为输入样本建立的BP神经网络需水预测模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构,又可加快网络的收敛速度,精度较高.因子分析与BP神经网络结合是多因素需水预测的一个有益尝试.     

基于PCA—BP神经网络的股票价格预测

一、引言 股票的价格预测，是股票界和学术界一直关注的问题。人们通过各种方法对股票的价格进行预测：多元回归分析、时间序列分析、指数平滑等是最常见的方法。然而由于股票市场的非线性，时变性的特点，传统的统计方法很难给出满意的结果。     

基于BP神经网络的柑橘农药残留预测

基于BP神经网络算法,采用主成分分析法得到农药相对分子质量、气温、降水量、pH、CEC、有机质、施药浓度、采收间隔期是影响农药残留量的主要因素,并将其作为输入变量,初步构建柑橘农药残留预测模型。结果表明：经160组样本数据模型训练和测试,预测相对误差为0.92%～18.93%,平均为7.42%,绝对误差为0.001～0.153 mg/kg;BP神经网络预测模型的决定系数为0.962 05。可见,面对复杂的自然环境及柑橘种质性状,基于BP神经网络的柑橘农药残留预测系统对柑橘上多种农药的残留显示出较高的预测精度,说明将机器学习算法用于柑橘的农药残留检测是可行的。     

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。     

基于BP神经网络的黑龙江垦区人才需求预测

首先分析了黑龙江垦区人才需求预测的方法,在此基础上提出了运用BP神经网络对其预测的可行性,通过BP神经网络方法的详细分析,得出了黑龙江垦区对人才的需求数,并结合实际情况进行了分析。     

基于BP神经网络的宁夏耕地资源动态变化及预测

利用2000~2014年统计数据,分析了宁夏近15 a来的耕地动态变化特征,采用主成分分析法提取影响耕地变化的主要驱动因子,将驱动因子作为输入数据,构建了预测耕地资源变化趋势的BP神经网络,并开展预测研究。结果表明:宁夏耕地资源变化经历了增加—迅速减少—波动增长—迅速增长4个阶段,人均耕地经历了迅速减少—缓慢减少—迅速增加3个阶段;其中,2002~2004年和2010~2012年的土地利用动态度K0,2003年动态度最小(K=-7.673%),2005~2010年和2012~2014年的土地利用动态度K0,2014年动态度最大(K=11.424%);宁夏耕地资源主要驱动因子概括为农业发展、经济发展及退耕还林,经济发展对耕地产生巨大压力,而农业科技进步某种程度减小了人口对耕地的压力,退耕还林也是宁夏耕地减少的重要原因,三者相互作用共同对宁夏耕地产生影响;预测宁夏耕地资源的BP神经网络模型为3层(3×16×1),对2011~2014年的耕地资源预测取得较好效果,最小误差仅为376 hm~2。     

哺乳动物蛋白质氧链糖基化位点的PCA神经网络预测

运用主成分分析与人工神经网络相结合的方法预测哺乳动物蛋白质氧链糖基化位点。以各种窗口长度(N=5,7,9,11,21,31,41,51)的哺乳动物蛋白质序列为研究对象,首先分析蛋白质序列的结构特点,以主成分分析法(PCA)提取主成分,降低样本向量的维数,消除样本向量各分量之间的相关性;然后用一个含单隐层并且输出层只有一个神经元的BP神经网络对氧链糖基化位点进行预测,以确定蛋白质序列中的丝氨酸残基或苏氨酸残基是否糖基化;最后用Matthews相关系数对预测结果进行评价。结果表明:①糖基化蛋白质中P、S、T和A的含量比非糖基化蛋白质中的含量高,S在N端和C端附近都易糖基化,而T在N端附近易糖基化;②提出的预测方法准确快速,预测准确率达65%~92.5%,Matthews相关系数在0.35~0.73之间。     

基于Visual MODFLOW模型的地下水资源评价

本文在对试验区水文地质、边界条件等分析确定的基础上,运用实测资料对Visual modflow模型进行了识别,并对试验区的地下水资源进行了评价.评价结果认为：三湖河的侧向补给是试验区地下水的主要补给来源之一,区域地下水开采应慎重.     

基于RBF神经网络的城市需水量预测研究

鉴于RBF神经网络强大的非线性逼近能力及能够避免陷入局部最优的特点,建立了基于RBF神经网络的城市需水量预测模型,为提高神经网络的收敛速度及精度,利用退火遗传算法对网络进行了优化,并以天津市的城市需水量预测为例,进行了实例研究。     

小沙湾水源工程沉沙斗槽模型试验

本项试验的主要目的是研究和寻找为保证准格尔煤田生产用水而修建的沉沙斗槽的合理结构和运行方式。本文论述了模型设计和各项比尺的确定方法。通过对试验结果的分析找出了最合理的结构形式和运行方式     

基于灰色线性回归组合模型的长沙、武汉房地产投资预测研究

本文通过对长沙、武汉2001-2007年房地产投资额的历史数据进行分析,分别建立了两市的灰色线性回归组合模型.模型较好地拟合了长沙、武汉的房地产投资情况,运用该模型得到了两市2008、2009年的预测值,并对其房地产投资发展趋势的异同进行比较分析,对房地产市场的发展具有一定的指导意义.     

基于LDA模型的大兴区都市农业发展方向研究

在全面实现农业现代化的冲刺阶段,大兴区都市农业的发展对于区域实现农业现代化具有重要影响。文章首先从大兴区都市农业发展的现状、遇到的问题、面临的机遇展开分析; 然后运用LDA主题模型对北京大兴野生动物园的游客评论进行主题分类,并根据实验结果探索大兴区都市农业三产融合的发展方向; 最后从优化大兴区传统农业结构、深度开发农耕文化和完善“大兴旅游”APP三个角度提出发展对策。     

智能网络化水资源的实时预测分析

在水资源严重短缺地区，对水资源较准确可靠的实时预测预报是充分利用当地有限的水资源、实施地表地下水资源的联合调度和最优配置极为重要的前提和条件。本文利用BP神经网络的纠错性、智能性，对复杂的水资源产汇流黑箱模型进行预测计算，并应用于太子河流域枯季的水资源实时监测监控系统，较传统的统计回归计算方法，其计算速度与拟合优度都有较大的提高与改进。     

基于扩展数据的给排水管网拓扑关系的构建

本文在分析AutoCAD扩展实体数据结构的基础上,结合给排水管网的管段与节点关联特点,研究提出适用于给排水管网的节点遍历查询技术,把节点信息以稀疏矩阵三元组格式存储在管段扩展数据中,通过派生成邻接矩阵,实现了自动构建给排水管网拓扑关系.     

基于神经网络和遗传算法的济南市区岩溶地下水预报模型研究

济南市以”泉城”著称，近年来随着城区人口的增加和工业的发展．地下水开采量不断增加，致使地下水位大幅度下降，泉群断流，对济南市的环境质量和人民群众生活造成了严重影响。本文依据BP人工神经网络模型和遗传算法的基本原理，建立了基于神经网络和遗传算法的济南市区岩溶地下水预报模型，并对地下水位、最大开采量和泉排量进行了预测，效果良好。     

GPRS数据通信在恒压供水远程监控系统中的应用

本文阐述了基于GPRS数据通信的恒压供水远程监控系统的结构、可实现的功能,还介绍了GPRS数据通信的原理以及所需配置的主要设备等。     

基于BP神经网络的材料腐蚀预测模型

通常使用灰色系统理论的方法对材料腐蚀数据进行拟合预测,为了深入研究材料的腐蚀特性和使用寿命,提出了材料腐蚀数据预测的神经网络模型。并将预测结果与灰色系统理论、回归模型等方法的预测结果对比,表明利用神经网络模型方法对材料腐蚀数据进行拟合预测具有一定的合理性,指出了进一步的研究方向。