神经网络预测模型实例

第十九章 神经网络模型

§1 神经网络简介 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及

功能的一种抽象数学模型。自 1943 年美国心理学家 W. McCulloch 和数学家 W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了 50 多年 曲折的发展。特别是 20 世纪 80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与管理，通信，机器人以及 专家系统等领域得到广泛的应用，提出了 40 多种神经网络模型，其中比较著名的有感 知机，Hopfield 网络，Boltzman 机，自适应共振理论及反向传播网络（BP）等。在这 里我们仅讨论最基本的网络模型及其学习算法。

1.1 人工神经元模型

下图表示出了作为人工神经网络（artificial neural network，以下简称 NN）的基本 单元的神经元模型，它有三个基本要素：

（，连接强度由各连接上的权值表示，权 i）一组连接（对应于生物神经元的突触）值为正表示激活，为负表示抑制

第十九章 神经网络模型

§1 神经网络简介 人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及

功能的一种抽象数学模型。自 1943 年美国心理学家 W. McCulloch 和数学家 W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了 50 多年 曲折的发展。特别是 20 世纪 80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。 它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与管理，通信，机器人以及 专家系统等领域得到广泛的应用，提出了 40 多种神经网络模型，其中比较著名的有感 知机，Hopfield 网络，Boltzman 机，自适应共振理论及反向传播网络（BP）等。在这 里我们仅讨论最基本的网络模型及其学习算法。

1.1 人工神经元模型

下图表示出了作为人工神经网络（artificial neural network，以下简称 NN）的基本 单元的神经元模型，它有三个基本要素：

（，连接强度由各连接上的权值表示，权 i）一组连接（对应于生物神经元的突触）值为正表示激活，为负表示抑制

人工神经网络在蕨类植物生长中的应用

摘要：人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。根据此特点结合蕨类植物的生长过程进行了蕨类植物生长的模拟。结果表明，人工神经网络的模拟结果是完全符合蕨类植物的生长的，可有效的应用于蕨类植物的生长预测。

关键词：人工神经网络；蕨类植物；MATLAB应用 一 人工神经网络的基本特征

1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。

3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经

x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 69172 70499 72538 74542 76368 78534 80671 82992 85229 87177 89211 90859 92420 93717 94974 96259 97542 98705 100072 101654 103008 104357 105851 107507

109300 111026 112704 114333 115823 117171 118517 119850 121121 122389 123626 124761 1

第4 4卷第8期2 0 1 3年8月

东北

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大

学

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4 J 4 ( 8 ): 1 3 3 - 1 3 7Au g . 2 01 3

J o u r n a l o f No r t h e a s t Ag r i c u l t u r i a U n i v e r s i t y

网络出版时间 2 0 1 3— 8— 1 9 1 6: 4 1: 0 0

【 U R L] h t t p:// w w w . c n k i . n e t/ k c m s/ d e t a i l/ 2 3 . 1 3 9 1 . S . 2 0 1 3 0 8 1 9 . 1 6 4 1 . 0 1 3 . h t m l

基于改进 B P神经网络的价格预测模型研究孙红敏，吴静婷，李晓明(东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 1 5 0 0 3 0)

摘

要：人工神经网络是一种人工智能算法，具有强大功能，可任意逼近非线性连续函数。面对畜产品价格

变化的复杂因素，文章运用MA T L A B实现各种 B P神经网络的设计和训练，利用改进的神经网络算法即在权值中引入动量项，输入层至隐含层的传递函数采用 S型曲线，隐含层至输出层的传递函数采用线性函数，对东北地区畜

第52卷 第4期2000年 11月

有 色 金 属

NONFERROUSMETALS

Vol.52,No.4November 2000

遗传神经网络预测模型在选矿中的应用

景广军,梁雪梅,李松仁

(中南大学矿物工程系,长沙 410083)

摘 要:分析遗传算法(GA)及BP神经网络(NN)的理论基础,提出了GA与NN结合的主要方式和步骤。讨论了基

于遗传神经网络的建模思路,主要针对矿石可选性预测、选矿生产指标预报问题,建立相应的遗传神经网络模型。论述了选矿数据预处理的方法和GA-BP神经网络的设计。通过实例验证,模型的预测精度达到90%以上。

关键词:选矿;遗传算法;神经网络;预测模型

中图分类号:TD91 文献标识码:A 文章编号:1001-0211(2000)04-0027-06

神经网络在矿业工程中的应用是从90年代才开始的。主要应用于水力旋流器、磨矿回路、浮选回路、碳金浸出过程、试验研究这几个方面非线性建模及控制。采用的神经网络一般为多层前馈模型,BP学习算法。由于神经网络具有鲁棒性、强适应性、可处理含噪信息等特点,预计将在选矿领域得到更加广泛的应用。

遗传算法在国外已得到广泛应用,特别适合于解决其它优化方法不能解决或

目 录 1.引言.............................................................. 1

1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5

2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................

目 录 1.引言.............................................................. 1

1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5

2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................

目 录 1.引言.............................................................. 1

1.1 研究背景及意义 .............................................. 1 1.2 研究现状 .................................................... 2 1.3 主要研究方向 ............................................... 5 2.人工神经网络...................................................... 5

2.1人工神经网络的基本内容 ..................................... 5 2.2人工神经网络的基本特征 ..................................... 7 2.3人工神经网络的工作原理 ...................................... 8 2.4人工神经网络的分析方法 ........................

基于RBF神经网络模型的风电机组短期风速预测研究

摘 要：在电力市场中，风电所占电网的比例越来越大。但由于风的波动及其不可控性，风电场的发电量也在随机变化，风速是影响产能最直接最根本的因素，所以很有必要对其进行预测。本文采用RBF人工神经网络模型对未来短时间风速进行预测。通过对风速反复训练与检测来选择一组合适的模型参数，并对模型进行了误差分析。研究结果表明，使用RBF神经网络对未来风速进行短时间预测能够达到较好效果。

关坚词：风电机组；matlab；RBF神经网络；风速预测

1. 引言

开发与利用新能源是我国21世纪的重要能源战略。风能是一种“取之不尽，用之不竭”、环境友好的可持续性能源，已受到了越来越广泛的重视，并成为发展最快的新型能源。但是风电具有间歇性和随机性的固有缺点，随着我国风电并网容量快速增大，风速波动使得风力机组功率不稳定，给电力调度、风力机组维修带来了困难，因此预先一段时间进行风速的预测是很有意义的。风电场短期风速预测是解决该问题的有效途径之一。我国从20世纪90年代末开始了风速和风电功率预测研究，风电场风速预测误差在25%-40%。

本文选用径向基神经网络（即RBF神经网络），利用内蒙古某风电场2014年7月份每10分钟