基于VB与MATLAB集成技术的预测系统设计与实现

针对神经网络预测系统的设计及实现进行了研究。在充分调研VB与MATALB各自优势的基础上,利用VB和MATLAB集成技术实现了预测系统的设计。该软件使用方便、快捷,用户通过界面输入预测参数后,能快速计算出预测结果。经仿真验证,预测效果较为理想。

二层规划求解的精确罚函数蚁群优化算法

二层规划问题带有约束条件,求解难度较大,针对此问题提出一种基于精确罚函数的改进蚁群优化算法。首先,设计一种新的精确罚函数处理约束条件,避免了经典罚函数不可微、不光滑的问题;其次,采用改进的蚁群优化算法进行上下层组合求解;再次,编程仿真验证算法的有效性;最后,将其应用于实际价格控制二层规划问题决策中。研究结果表明,基于新的精确罚函数的蚁群优化算法,计算结果更加科学合理,为二层规划、多层规划问题求解提供了一种新的研究思路。

神经网络规则优化建模与应用

神经网络应用于复杂系统时存在隐含层节点确定和参数随机选择的困难,对此研究探索了一种规则优化建模方法。首先,应用粗决策树耦合算法实现增量式的动态规则提取;其次,基于获取的动态规则计算最简规则数,作为确定网络隐含层节点的依据,实现网络规则建模;再次,优化网络初始参数,规避局部极小问题并提高模型训练速度和精度;最后,将优化模型应用于空气质量预报中,性能测试和对比分析结果显示,该模型收敛速度快且误差控制在4%以内,学习速度和预报精度明显优于传统模型。该研究成果实现了动态增量模式下的规则模型构建与优化,为动态数据处理提供了一种新的研究思路。

基于共形映射的蚁群算法在二层规划中可行性分析

二层规划问题由于其结构非凸、非处处可微使得求解难度较大。共形映射是用几何来研究解析函数性质的方法,依据共形映射的保角性、保域性以及黎曼定理,结合解空间的独特划分方法的改良的蚁群算法,为求解二层规划提供一种新思路,并用实例验证算法的可行性。