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61.
文章在协同网络的基础上提出了一种新的组合预测方法--协同组合预测,协同网络有着深厚的数学物理基础,对比其他智能方法,如广义回归神经网络、支持向量回归、遗传算法等,结果表明:协同网络具有运算速度快,运行时间短,预测精度高等优势.  相似文献   
62.
针对制丝生产工艺中松散回潮质量预测困难,出料中水的质量分数和出料温度波动大等问题,课题组提出了结合知识图谱与深度神经网络的预测方法。该方法首先从工人经验、技术标准文件、生产规范等当中抽取多源异构数据构建出统一化的知识图谱数据库,然后通过词向量转换工具word2vec将知识图数据转换成可表示的二维向量,最后利用构建的BIGRU Attention KG模型进行预测、输出结果。经由案例验证表明所提出模型具有有效性和可行性。该方法实现了定性数据到定量数据再到定性输出的转换过程,为松散回潮质量预测提供了一种新的思路和方法。  相似文献   
63.
多传感器信息融合是目前移动机器人领域的主要研究热点。全面讨论了多传感器信息融合技术的主要研究进展及其在移动机器人系统中的典型应用情况;简要介绍了多传感器信息融合的基本实现方法;系统分析了移动机器人系统中多传感器信息融合的主要研究目标与研究内容;在此基础上,提出一种基于多传感器信息融合的足球机器人定位与导航系统的设计实现方案。  相似文献   
64.
介绍了电液调速执行器的动态特性,设计了电液调速控制回路,实现了模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置的控制。将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制中,详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程,它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小,且适应性强,具有推广价值。  相似文献   
65.
在研究某IT企业零售产品历史销售数据和影响其产品销量主要因素的基础上,建立了一个基于BP神经网络的IT零售产品的销量预测方法。不必考虑影响因素之间的相互关系,结合具体销售数据,探寻该方法所建模型对于销量预测的准确性影响。结果表明,采用该方法进行IT零售产品的销量预测误差较小,可利用该模型对于总体销量进行预测来指导销售。  相似文献   
66.
基于BP神经网络的湖北省生态足迹拟合与预测研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文通过BDS检验发现湖北省人均生态足迹序列存在非线性结构,进而通过构建"3-6-1"结构的BP神经网络对其进行拟合和预测,结果表明:所构建的网络能够很好地拟合人均生态足迹的走势,具有较好的预测性。用训练好的网络对湖北省2012~2016年人均生态足迹进行预测,结果显示:未来几年湖北省人均生态足迹将呈逐年增长的态势,其增长速度先升后降,即随着经济社会的发展,湖北省的生态环境呈逐年恶化趋势。政府应未雨绸缪,及早采取措施保护生态环境,以保证政策效果的及时发挥。  相似文献   
67.
文章针对参数选择关系着支持向量回归机的性能进而影响GDP预测效果这一问题,引入人工鱼群算法将支持向量回归机的参数选择转化为组合优化问题,得到应用人工鱼群算法优化支持向量回归机的短期GDP预测模型。以辽宁省的GDP数据为例,将该模型的预测结果与同为智能算法的BP神经网路和单纯的支持向量机进行对比,结果表明该模型的预测效果优于其余两个,具有更好的学习能力和推广能力。  相似文献   
68.
文章参考相关研究成果,构建了SCM环境下供应商质量评价指标体系,在此基础上,利用BP神经网络对供应商质量空间进行实证研究,评价结果跟实际结论完全相符。  相似文献   
69.
为了构建上市公司经营失败风险的判定和预测模型,本文将1998一1999年我国上市公司分为三类:一是连续2年净资产收益率高于同期银行存款利率;二是连续2年净资产收益率大于零但低于同期银行存敖利率;三是连续2年净资产收益率小于零,同时收集了三类各50家,共计150家上市公司为建模样本,根据其有关财务指标数据,应用BP神经网络分析方法和Fisher线性判定分析方法分别建立我国上市公司经营失败风险的判定和预测模型,并且使用同期上述三大类290家公司的有关财务数据为检验样本对模型进行验证.研究结果表明:对于第一、三类上市公司,神经网络模型和Fisher线性判定模型均具有较高的判定准确性.但相比之下,由于BP神经网络模型是一种非线性判定模型,且在某些样本指标数据缺漏不全的情况下仍可得到满意的结果,因此具有较高预测准确性和更广泛的应用价值.  相似文献   
70.
李敏 《东岳论丛》2007,(5):204-205
资本市场的发展,使得对财务危机预警研究的需求日益迫切,亟须选用适当的方法,建立有效的预警模型。本文分析了定性与定量研究方法的优缺后,认为应将这两种方法结合使用。  相似文献   
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