基于BP神经网络技术的区域短期地震预测模型研究

地震预测是一个世界性科学难题,特别是短期与临震预测的水平与社会需求相距甚远。论文在详细分析研究地震数据特征以及常规地震预测方法的基础上,提出了一种可以实现地震震级量化预测的新方法,此方法通过解算出地震参数和天文时变参数并建立地震预测模型,对未来预测周期内发生的最大地震震级进行量化预测。本文以实验区域为研究对象并选取6个月为预测周期,采用线性回归分析方法和常规BP神经网络方法进行研究。经回溯检验,其地震震级预测中误差分别为±0.78级和±0.61级,精度均有待提高。经过总结上述两种方法的优缺点,创新的提出了基于线性回归与神经网络技术的地震预测融合模型,回溯检验结果表明,融合模型的震级预测中误差为±0.41级,地震预测效果显著提高。

基于BP神经网络的产品性能满意度预测分析

为了解决传统性能设计缺乏复杂场景要素、忽略用户个性化行为等问题,提出一种用户体验评论数据驱动的产品性能满意度预测分析模型.通过分析在线评论数据,获知用户使用产品后的体验满意程度,在此基础上构建由产品结构配置和实际使用工况向性能满意度映射的神经网络模型,分析使用工况作用下的性能满意度影响因素及其影响方式.首先,结合领域本体知识概念和产品使用说明书,整理影响产品性能的相关结构配置要素.之后,以用户感知产品属性后发布的在线评论为数据源,借助自然语言处理技术进行评论内容的细粒度识别,获取产品的实际使用工况,包括使用的环境条件及用户的行为习惯;利用情感分析技术对用户在线评论内容的情感正负倾向进行标定,叠加到用户主观选择的产品评分上,作为用户对该项性能的满意度评分.接着,构建由结构配置要素、使用环境条件和用户行为习惯向性能满意度评分映射的BP神经网络模型,训练后的模型具有较好的预测功能,可以给定新的配置方案,进行不同使用工况下的满意度评分预测.最后,对不同性能结构配置组合方案进行用户满意度预测,分析其中的关键因子及因子间的交互效应.以汽车产品动力性属性为例,进行模型验证,对汽车动力性指标设计和改进提供参考和帮助.

布谷鸟算法优化BP网络的电力负荷预测

针对BP神经网络容易出现过拟合和陷入局部最优现象导致电力负荷预测准确性不高的问题,建立了在不同日期和气温等影响因素下的布谷鸟算法(CS)优化BP神经网络的电力负荷预测模型.训练BP网络确定基本结构,运用布谷鸟算法搜寻最优解替换为BP网络的最优参数,结合安徽某地区的电力负荷数据进行仿真分析,可以得出布谷鸟算法优化后的预测模型相比于单一的BP神经网络准确性得到提高,证明了所建立的CS-BP模型具有良好的预测性能.

基于改进BP神经网络的导引头电子部件性能预测

为提高BP神经网络的映射能力,通过反馈环节中权值阈值和输出误差来给调整公式中常数项动量因子和学习速率赋新值,提出改进BP神经网络算法。改进后的BP神经网络从理论上调整精度更高,训练速率更快,二者从原来的依靠经验赋值变成变量,训练适应性更强。通过仿真实验,相比传统BP神经网络,改进后的BP神经网络在训练速率上更快,预测精度明显提高。因此得出结论,改进后的BP神经网络算法在部分电子部件性能预测中具有更好的适用性。

神经网络在油田动态预测方面的应用

常规的动态预测方法因适应的开发阶段和范围不同，在应用过程中各有其局限性。ＢＰ网络则能克服这些缺点，不仅能描述油田开发的整个过程，而且还可以考虑单一变量和多变量影响因素，把能影响动态预测指标的各种因素自行组织起来，加以训练和学习，建立起广义的、精确的动态预测模型。在对各种ＢＰ网络改进方法进行全面综合研究的基础上，总结并提出了自组织优化学习因子方法，进一步增强了ＢＰ网络的自适应性能。同时依据ＢＰ网络的特点，提出了多变量预测技术，并将该技术应用到油藏数值模拟和油田开发规划之中，取得了较好的成果，为神经网络广泛应用于油田开发找到了突破口。

野外环境下通信装备故障预测方法

针对目前国内外故障预测研究较少考虑装备自身因素以外影响因素的情况,提出一种新的野外环境下通信装备故障预测方法。利用灰色理论和BP神经网络理论建立驻训阶段通信装备故障预测模型,将外界影响因素考虑引入故障预测中,并通过仿真实验进行验证。仿真结果证明,该方法具有较高的精度。

BP神经网络在精神分裂症患者住院费用研究中的应用

目的利用BP神经网络对河南省精神分裂症患者住院费用进行预测,探索其影响因素,并分析模型预测性能。方法收集2020年河南省某三级甲等精神专科医院第一出院诊断为精神分裂症的患者资料,利用SPSS 26.0软件对BP神经网络模型和多重线性回归模型进行拟合,并对2021年1月数据进行测试。计算均方误差(mean square error,MSE),均方根误差(root mean square error,RMSE),平均绝对误差(mean absolute error,MAE)以及平均相对误差(average relative error,MRE)对模型预测性能进行评价。结果根据病人资料和住院费用信息,将住院费用分为:治疗费、检查费、护理费、药费、床位费、无抽搐电痉挛治疗(modified electra convulsive therapy,MECT)费和其他,各类费用的平均费用占总费用平均费用的比例分别为:41.95%、25.94%、13.89%、9.58%、4.01%、3.72%和0.91%。经过BP神经网络模型拟合,影响精神分裂症患者住院费用前三位因素为住院天数、MECT、年龄。BP神经网络模型预测精神分裂症患者住院费用相关误差(MSE、RMSE、MAE、MRE)均低于多重线性回归模型,对2021年1月数据进行预测,BP神经网络模型平均绝对误差小于多重线性回归(2227.08<2403.60),MRE亦优于多重线性回归模型(11.38%<12.48%)。结论BP神经网络拟合河南省精神分裂症患者住院费用性能较优,相关部门可以针对不同病症精神分裂症患者、不同婚姻状况和年龄患者等情况分类给予不同政策帮助。