基于灰色神经网络和证据理论预测地下水位的研究

用灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和证据理论相结合而成的灰色证据神经网络模型,对山东枣庄区域地下水位进行预测。基本思路是运用灰色GM(1,1)模型所得到的预测值按前两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;再用BP神经网络输出作为证据理论基本可信度分配函数,使用D-S理论将信息进行二次融合;并用地下水位实测数据对模型进行验证。结果表明,预测模型具有可行性和实用性,为生态农业规划发展提供了科学依据。     

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。     

基于修正组合模型的包头市用水量预测分析

【目的】建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,为城市用水量的准确预测提供支撑。【方法】在运用灰色关联性分析法确定用水量变化的主要影响因素的基础上,建立了基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型,将该模型应用于包头市2009和2010年的用水量预测,并将其预测结果与灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的预测结果进行比较。【结果】包头市用水量受人口、国内生产总值、工业总产值、建成区绿化覆盖率、耕地面积及工业用水重复利用率的影响较大,利用建立的基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型对包头市2009和2010年用水量进行预测,并与实际用水量进行比较后表明,其相对误差分别为0.16%和2.16%,均方根相对误差为1.53%,而灰色模型、BP神经网络模型和组合灰色神经网络模型的均方根相对误差分别为4.34%,3.08%和1.99%。可见,基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型的预测效果最好。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络模型结合了各模型的优势,预测精度较高。     

灰色神经网络组合模型(GNN)在涝灾预测中的应甩

洪涝是对人类及社会危害较大的一种自然灾害,洪涝严重影响农业生产和生态平衡,涝灾预测已成为防灾减灾的重要内容.应用BP神经网络模型对灰色模型预测精度较低的问题进行了改进,该方法是将灰色模型的预测值作为神经网络的输入,以实际值作为输出而构成灰色神经网络组合模型(GNN).以辽阳地区50年的年降水量作为历史数据,建立GNN涝灾预测模型.预测结果表明:该方法与传统的灰色预测方法相比提高了预测精度,这种新的信息处理和预测方法是有效可行的.     

灰色理论与BP神经网络耦合的粮食产量预报

以河南省为例,选取影响粮食产量的8个农业生产条件为指标,以2000~2007年8个序列的数据分别建立新陈代谢GM(1,1)模型,得到一系列预测值。将8个指标1990年至2007年的原始数据作为BP神经网络的输入样本,粮食产量实际值作为输出样本,然后对网络进行训练,构建了BP神经网络。再将各新陈代谢GM(1,1)模型得到的8个农业生产条件的预测值作为BP神经网络的输入,得到的输出即为最终预测值。仿真实验表明,用灰色理论与神经网络耦合模型研究河南粮食产量的拟合精度和预测准确度都比较理想。     

基于K-means聚类+灰色理论+BP神经网络的区域天然气长期需求预测

【目的】不同区域影响天然气需求量的因素存在差异,数据集包含的数据特征也不尽相同,同时天然气长期需求预测存在样本数据少的问题,因此较难构建各区域通用的需求预测模型。【方法】选取山东省11个地级市为研究对象,根据天然气年度消费量、GDP、人口等影响天然气需求量的主要因素,将多个地区、多时间跨度的数据作为总样本库,使用皮尔逊相关系数对样本特征进行初筛,利用K-means聚类算法对各样本数据进行聚类,选取能源消费结构相似的3个样本点,并将样本点对应的下一时间点的天然气需求量作为数据样本的新特征;同时,将灰色理论预测输出结果作为BP神经网络的输入样本,基于新的样本数据特征与BP神经网络构建组合预测模型。【结果】基于K-means聚类+灰色理论+BP神经网络的预测方法有效利用了相似能源结构的城市天然气历史需求量,并结合灰色理论预测模型在小样本数据上鲁棒性高的优点,预测得到山东省11个地级市天然气长期需求预测的平均绝对百分比误差为0.57%～6.41%。与传统的灰色理论预测模型、BP神经网络模型、K-means聚类+BP神经网络相比,新预测方法在模型误差、预测结果的稳定性方面均有明显改进。【结论】新...     

基于改进的BP网络的高速公路事件检测

在高速公路交通拥挤状态自动判别(ACI)系统中,高速公路事件检测的精度尤为重要。分析了引起高速公路交通事件的主要因素,提取人、车和环境三者中对交通事件影响比较大的因素的模糊评价值作为输入,然后运用BP神经网络对基本的交通参数进行预测,把预测值和实测值的比值也作为神经网络的输入。为了克服BP网络在学习训练过程中收敛速度慢、容易陷入局部极小的不足,采用了自适应的学习速率和附加动量法,对网络进行训练。最后,将此算法在MATLAB环境中进行仿真。仿真结果表明了算法的有效性。     

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。     

基于灰色神经网络的茶叶产量预测算法

通过分析茶叶产量影响因素,提出了一种非自然因素影响茶叶产量的预测模型。针对部分信息数据,运用灰色模型理论,结合神经网络系统对预测模型进行优化,给出了基于灰色神经网络的茶叶产量需求预测算法。实验证明,将实际产量和预测值进行比较和误差分析,该算法能够较好地实现茶叶产量的预测,具有一定的实际应用价值。     

基于灰色关联下神经网络在南果梨始花期预报中的应用

为探寻更精确有效的南果梨始花期预报方法,采用灰色关联分析法确定与始花期关联较大的冬季气象因子,以此作为BP(Black Propagation)神经网络与RBF(Radial Basis Function)神经网络建模的输入因子并预测南果梨始花期,利用均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)评价该模型的预测效果,同时对比与南果梨始花期显著相关的冬季气象因子建立逐步回归方程并进行回代后的预测结果。结果表明：（1）与南果梨始花期灰色关联较大的气象因子为冬季日均气温、日最高气温、日最低气温、日均相对湿度,关联度均在0.6以上,故将这4个因子作为BP和RBF神经网络模型的输入层来预测南果梨始花期;（2）与始花期显著相关的气象因子有日均气温、日均5 cm地温、日最低气温、日最高气温,相关系数分别为-0.646、-0.628、-0.638、-0.663,所建回归模型均通过了显著性检验且具有统计学意义;（3）BP和RBF方法建立的模型拟合精度总体上较接近;（4）基于灰色关联下BP神经网络和RBF神经网络预测结果误差分别为1 d和2.25 d,BP神经网络预测的开花日期更接近实际开花日期;（5）基于灰色关联下BP神经网络模型RMSE为1、RE为6.34%、R²为0.7,而RBF神经网络模型RMSE为2.25、RE为13.13%、R²为0.568。综上,灰色关联分析法建立的BP神经网络模型较RBF模型预测南果梨始花期更精确。     

基于气象参数的内陆干旱区作物生育期ET0预测

为实现大田作物灌溉的精细化管理,研究了基于气象因素的生育期ET₀预测模型。采用灰色理论对ET₀与日均、日最高、最低温度,日均风速,相对湿度以及日照时数进行灰色关联度分析,结果表明ET₀与温度（包括日均、最高、最低温度）及相对湿度的灰色关联度较高。在分析ET₀与上述气象因素间的相关系数基础上,采用日均温度、日均风速以及日照时数作为模型的输入,ET₀作为输出,建立了BP神经网络（BPNN）预测模型;采用日均温度、日均风速、日照时数及灰色关联度作为输入,建立了模糊最小二乘支持向量机（FLSSVM）预测模型。研究结果表明,BPNN模型的训练值决定系数为0.8643,平均相对误差6.29%,预测值决定系数为0.8099,平均相对误差7.83%;FLSSVM模型的训练值决定系数为0.9684,平均相对误差2.89%;预测值决定系数为0.9663,平均相对误差3.43%。BP神经网络与FLSSVM模型的精度均较高,可以用来预测ET₀日值,这为大田作物的精细化灌溉管理提供理论与技术支持。     

基于BP神经网络与灰色模型的干旱预测方法研究

为了提高降水量预测的精度,采用BP神经网络与灰色模型相结合干旱预测的理论方法,研究数据的灰色建模与预测,再对模拟值与真值残差进行BP网络建模,利用残差模拟值修正总体降水量预测值,并对朝阳地区降水量进行预测。研究结果表明:BP神经网络与灰色模型预测相结合降水量平均预测误差为0.0799,比单纯用灰色模型预测误差降低0.1311,说明BP神经网络与灰色模型相结合的预测方法适合朝阳地区降水量的预测。     

基于环境气体信息的BP神经网络苹果贮藏品质预测

针对苹果贮藏品质预测复杂、精度低的问题,设计了基于环境气体信息的BP神经网络苹果贮藏品质预测。首先分析了贮藏环境中温度、气体体积比与苹果理化特性指标的相关性,再通过对苹果的贮藏温度、气体(氧气、二氧化碳)体积比和理化特性指标(硬度、可溶性固形物含量、总酸含量、水分含量)进行检测,将16组温度和气体体积比数据作为BP神经网络的输入,理化特性指标分别作为BP神经网络的输出,对建立的BP神经网络进行训练。训练后用5组非训练样本进行试验验证,结果表明用BP神经网络模型预测苹果贮藏品质的预测值与实测值相对误差在5%以下,可以满足苹果贮藏品质预测的精度要求。     

基于灰色理论的阜康市土地利用预测研究

研究土地利用的变化并做好预测,有利于了解土地变化的原因及发展趋势,有利于调整土地利用结构,使土地利用更趋于合理。依据2009~2013年阜康市土地利用变化数据,基于灰色关联度模型分析阜康市土地利用变化的主要影响因素,计算得到城镇居民可支配收入和人口因素是影响土地利用结构变化的主要因素,并在此基础上运用灰色系统预测理论对2015~2018年土地利用进行了预测,将预测结果和阜康市土地利用总体规划进行对比分析,找出阜康市土地利用可能存在的问题,并提出相应的对策建议。     

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BP神经网络的多因素城市生活垃圾产量预测模型研究

运用BP神经网络理论,通过对城市生活垃圾MSW与人口数、GDP、人均收入和人均消费的数据分析,研究建立了多因素BP神经网络模型,并以北京市城市生活垃圾数据进行应用,得到了较好的效果。该模型优于传统灰色理论模型及双因素BP神经网络模型,预测结果合理,精度高,实用性强。该研究方法对城市生活垃圾管理及环境规划具有一定的指导意义,对其他领域一些相关问题也具有实用参考价值。     

基于神经网络分析的北京城镇农产品冷链物流需求预测

为了预测由居民消费所引起的农产品冷链物流需求,从农产品供给、社会经济、冷链发展、人文发展、物流需求规模5个角度构建影响指标体系,利用BP神经网络和RBF神经网络在需求预测中的优势,建立基于主成分分析和神经网络组合模型的需求预测模型,并以北京为例,对两种模型的预测结果进行对比分析。结果表明:通过灰色关联度分析各个影响指标,发现北京市城镇人口数量、第一产业增加值、第三产业占GDP比重等因素对农产品冷链物流需求量的影响最大;预测到2020年北京城镇居民农产品冷链物流需求将达到642.27万t;所建立的模型对冷链物流需求及其影响因素的非线性关系方面有较高的精度和应用价值,能够为农产品冷链物流规划者及政府提供定量决策依据。     

克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测

在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性.     

基于灰色理论的BP神经网络入侵预测模型

提出一种基于灰色理论BP神经网络的网络入侵预测方法。针对传统的预测方法难以高效预测大规模网络的复杂攻击行为,利用基于灰色理论的BP神经网络算法,对网络传输中的数据包建立模型、分析和检测识别,结果表明了改进后的入侵预测模型具有更好的预测精确度和效率。     

贵州省财政收入影响因素分析及预测

本文以贵州省1995-2017年的地方财政一般预算收入及其他相关经济指标数据为样本,通过Adaptive-Lasso变量选择法来分析影响贵州省地方财政收入的关键因素,再用灰色预测模型筛选出的各指标2018-2019年的值,最后建立BP神经网络模型预测2018-2019年贵州省地方财政一般预算收入,得到预测效果良好。