用神经网络进行投标报价中的变量选择_韩敏
第42卷第1期
2002年1月
大连理工大学学报
Journa l of Da l i an Un iversity of Technology
Vol
.42,No .1Jan .2002
文章编号:100028608(2002)0120110205
收稿日期:2001205210; 修回日期:2001211220.
作者简介:韩 敏(19592),女,副教授,E 2m ail :m inhan @dlut .edu .cn ;齐东海(19282),男,教授.
用神经网络进行投标报价中的变量选择
韩 敏1, 林 云1, 齐东海2
(1.大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连 116024;
2.大连理工大学土木建筑学院,辽宁大连 116024)
摘要:针对在建筑行业的投标报价过程中,如何在众多的信息中选出对最终报价影响较大
的几项因素以及如何确定这些因素与最终报价之间的关系这两大难题,提出了一种基于神经网络的变量选择方法.其基本思想是:经过两次选择,消除了两个多余的变量,将最初的10个变量缩减为8个,并以这8个变量作为输入建立新的报价模型.从网络的泛化结果可以看出,经过变量选择后,网络的泛化能力有了较大的提高,表明了该方法的有效性.
关键词:变量 神经网络;投标报价;泛化能力中图分类号:T P183
文献标识码:A
0 引 言
在建筑行业的投标报价过程中,参与竞标的承包商在做出最终报价之前必须考虑诸如当前的市场情况、目前公司已有的工作量、可能的竞争对手的个数等诸多因素.同时,与所要承包的工程本身有关的许多因素也必须在考虑之中:所预竞标的工程规模、工程所在地点、当前劳动力的状况等等.只有这样,才能使自己的报价既能足够高以保证盈利、又能足够低以保证中标[1].而哪些因素应该重点考虑,哪些因素只需参考,以及所有被考虑的因素与最终报价之间是怎样的关系等等这些问题却没有一个成熟的标准.这对于承担竞标的新手来说,要及时、准确地得出一个最优报价无疑是一项难度很大的工作,而这方面的专家却能够根据以往的经验从众多的信息中选出与最终报价密切相关的几项因素,仔细衡量之后得出一个比较合适的报价.这是因为在解决投标报价这类问题时,决策人员的工作重点不是进行大量的计算和深层的推理,而是着重分析此次的投标形势并且将之与过去的投标经验进行比较,寻找其中的相同点与不同点,从而得出一个可行的报价.实际上也就是一种模式识别和类比分析的过程.目前,已有一些关于建立报价模型的研究,根据所
采用的不同技术大致可以将其分为三类:第一类是基于概率的报价模型[2～4],这是一种一步完成的方法,不需要花费学习时间,但是这种报价模型较难保证输出的可靠性,从而限制了其在经济领域中的实际应用;第二类是利用决策分析技
术[5、6]
,其特点是输出精度有所提高,不足之处是
开发费用过高,难以广泛推广;第三类就是建立报
价专家系统[7、8],这一类方法的核心是根据对专家
经验的总结,人工得到隶属函数和模糊规则并逐步修正,寻求最优报价.但是这里“经验”的获取难度较大,而且也很难保证较高的精度.因此,基于以上技术建立的各种报价模型由于这样或那样的局限性大大地限制了其在实际应用中的推广[9].神经网络作为一种模拟生物神经系统结构的人工智能技术,能够从数据样本中自动地学习以前的经验而无需复杂的查询和表述过程,并能自动地逼近那些最佳刻画了样本数据规律的函数,揭示出数据样本中所蕴含的非线性关系,而不论这些函数具有怎样的形式[10].由于神经网络的这种非线性映射能力以及对任意函数的一致逼近性能,在经济建模研究中日益受到重视.本文针对建筑行业的投标报价问题,提出了基于神经网络的变量选择方法.
1 神经网络方法
1.1 概 述
用神经网络解决实际问题时,首先要确定网络输入变量,即确定影响网络输出的自变量.已有的这方面的研究通常是先进行市场调查,从大量的调查结果中确定出对最终报价可能有影响的因素.例如:英国学者O du so te和Fellow s调查了英国建筑业的情况后提出了42个因素作为自变量[11];美国学者A hm ad和M inkarah调查了美国建筑业的情况后提出了31个因素作为自变量[12];香港学者L i和L ove则通过研究提出10个因素作为自变量[13].由于担心遗漏了重要的变量,研究人员通常尽可能地考虑足够多的变量.在这些变量中,有些变量对问题的研究可能并不重要,有些变量数据的质量可能很差,有些变量可能和其他变量有很大程度的重叠.如果模型把所有的这些变量都选进来,不仅计算量大,而且可能直接影响系统的实际应用.Chua等人[14]提出了一种通过抖动输入值来确定重要变量的方法;但该方法缺乏理论依据,具体算法的描述也稍欠直观.本文将贡献分析变量选择理论[15]应用于解决建筑行业报价过程中的变量选择问题,经过两次筛选,最终确定8个对报价输出影响较大的因素,即:市场条件、竞争对手的数目、间接费率、当前工作量、劳动力、工程量、地点、工程复杂度.
1.2 方法描述
本文考虑的神经网络是具有一个隐层、多输入、单输出的前馈网络(图1).设p为输入变量的个数,q为隐层节点的个数.选择tan2sigm o id函数为隐层神经元的作用函数f( ),输出神经元直接选用线性函数g( ),具体计算公式为
h i=6p j=0x jΞij
H i=f(h i)=1-e-h i
1+e-h i
(1)
y=g(H i)=Μ0+6q i=1Μi H i
i=1,…,q;j=0,…,p
式中:x j为第j个输入变量,x0=1;h i为第i个隐层节点的输入;H i为第i个隐层节点的输出;Ξij 为输入节点j与隐层节点i之间的连接权;Ξi0为第i个隐层节点的阀值;Μi为隐层节点i与输出节点之间的连接权;Μ0为输出节点的阀值
.
图1 用于报价估计的神经网络结构
F ig11 Structure of the neu ral netwo rk fo r bidding
本文选用目前应用最为广泛的BP算法为网络学习过程中的训练算法,为了解决BP算法中的学习收敛速度较慢和极易陷入局部极小点的不足,采用自动调节步长的动量BP算法.动量BP 算法减小了网络对于误差曲线局部极小点的敏感程度,从而有效地防止了网络陷入局部极小.而自调整学习率则大大地减少了网络的训练时间.设对于p个输入变量,每个变量均有n组数据,用这些数据组成的训练样本对网络进行训练.当学习过程结束后,将权值固定.网络通过学习实现了样本数据中输入与输出之间的非线性映射关系,并且将其记忆在网络权值中.在某种程度上,这些连接权的大小反映了各输入变量被引入网络的信息量的大小.另外,输入变量x j与隐层各节点的输入h i之间及隐层各节点的输出H i与网络输出y之间的相关程度也可以在一定程度上反映各输入变量对输出影响的大小[16].为了进行各输入变量对输出的影响力的分析,定义
Αij=cov(h i,x j)Ξij
var(h i)
Βi=cov(H i,y)Μi
var(y)
(2)
i=1,…,q;j=1,…,p
式中:Αij表示第j个输入对第i个隐层节点的贡献;Βi表示第i个隐层节点对输出的贡献.
从方差分析的角度看,Βi可以理解为第i个隐层节点对输出的贡献,q个隐层节点贡献之和即体现了模型对输出变异解释程度.
再定义
C j=6q i=1ΒiΑij, C0=1-6p j=1C j(3)
111
第1期 韩 敏等:用神经网络进行投标报价中的变量选择
式中:C j为第j个输入变量对总体输出的贡献,C0为未引入因素对总体输出的贡献.
如果有m个变量的贡献之和(m< p)a=6m j=1C j接近于1时(例如a≥a3,a3可以取0.85或0.95),就选取这m个变量为重要变量,而删掉那些贡献比较小的变量.这里a3的选取可以视具体情况而定.
实际进行变量筛选过程中,可以用上述方法消除一个或几个贡献比较小的变量,得到新的变量子集.对新的变量子集重新采用神经网络进行训练,继续消除贡献比较小的变量.这样的过程反复进行,直到无变量可以消除为止.余下的即可认为是对输出有重要影响的变量.
2 实 例
本章针对工程投标报价问题,应用贡献分析变量选择理论建立基于神经网络的报价模型.这里借用文献[1]所提出的10个对报价结果有影响的变量.表1列出了这10个因素的定义和取值范围.
表1 影响估价的因素、定义及取值范围[1]
T ab11 M ark2up facto rs,defin iti ons and value ranges[1]
序号数据估价因素定义取值范围
1x1市场条件目前建筑行业的市场状况好=1
一般=0.5
差=0
2x2竞争对手的数目参加此项工程竞标的公司个数最大=20
最小=1
3x3启动资金估计所需的资金＄
4x4间接费率所需的间接费率?
5x5当前工作量公司当前所承担的工程量高=0
一般=0.5
低=1
6x6劳动力当地是否有足够的劳动力有=1
无=0
7x7工程类型是否是公司所能承担的类型是=1
不是=0
8x8工程量工程量(＄)最大=100000000
最小=100000
9x9地点工程是否在公司的所属范围内是=1
不是=0
10x10工程复杂度工程的复杂程度高=0
一般=0.5
低=1
从表中所列的因素可以看出,其中序号为1、2、4的因素从不同侧面反映了当前的市场经济情况,序号为5、6的因素从不同侧面反映了承包商的经营情况,序号为3、7、8、9、10的因素则描述了有关工程本身的各项特征.
将30组训练样本平均分为6部分,轮流选出一部分作为测试数据来验证网络的泛化能力,其余的则作为训练数据供网络学习.把原始输入数据x1～x10进行线性化处理,保证其规范在0.1～0.9.规范化的目的是帮助学习过程的顺利进行.以x1～x10为输入变量,y为输出变量建立一个1021321的三层神经网络模型.隐层的作用函数选用tan2sigm o id函数,输出层则选用线性函数,用动量B P算法训练网络.当训练误差下降到所规定的范围(0.0001)后,根据式(1)和(2)分别计算出各输入节点对隐层节点的贡献和各个隐层节点对输出的贡献值.然后再根据式(3)计算出各个输入节点对输出的贡献值.具体的贡献比例结果见图2(a).对神经网络给定不同的初始权值,所得的结果大体上一致.
从图2(a)中可以看出,变量x7对输出的贡献几乎为零.观察原始数据可以发现,对于所有的样本数据,变量x7的取值都为1,也就是说工程类型都在承包商所能够承担的范围内.事实上,这
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应该是预参加竞标的承包商所必须具备的一个先决条件.在建造报价模型的过程中,这一因素应该无需再次加以考虑.这样,消除x 7是合乎情理的(谨慎起见,每次只把对输出贡献最小的变量消除).用测试数据检验网络的泛化能力,可以发现,消除变量x 7之后的网络泛化误差由原来的25.80%降低到9.50%(表2)
.
图2 各输入变量对输出的贡献
F ig 12 T he contribu ti ons of the inputs to the outpu ts
表2 经过变量选择后的网络泛化
能力测试结果比较
T ab 12 T he generalizati on ab ility of the netw o rk
after variable selecti on 实例
M P
预测(10
)3
预测(9
)3
预测(8
)3
实际值
117.09377.39877.26208.2128.71466.11877.50447.8136.14986.99337.18826.9145.98496.33306.71727.215
13.72968.01857.80787.8
平均误差率 %
25.80
9.50
5.24
注:预测(10)3、预测(9)3、预测(8)3分别对应变量个数为
10、9、8的情况
现在得到了包含x 1、x 2、x 3、x 4、x 5、x 6、x 8、x 9、
x 10的新变量子集.以这9个变量为输入,重新构
造神经网络进行训练,然后再次采用上述的贡献
分析方法消除对输出影响比较小的变量.图2(b )
列出了二次选择的计算结果.
从图2(b )中可以看到,变量x 3对输出的贡献最小,仅为0.59%.查看表1中对变量的定义,可以看到,变量x 3是工程所需的启动资金,变量x 8反映了工程量的大小.可以认为x 3所反映的内容包含于x 8所反映的内容之中,故x 3为多余变量.消除x 3之后,计算网络的泛化误差,可以发现,泛化误差由原来的9.50%降低到5.24%(表2),进一步提高了网络的泛化能力.由此可见,消除多余变量后的网络所反映的输入输出映射关系模型更加接近于真实情况.
再次将剩余的变量作为输入变量建立一个新的神经网络模型,用贡献分析法计算各输入变量对输出的贡献值,计算结果见图2(c ).
从图2(c )所反映的结果来看,各变量对输出的贡献没有太大的差别,可认为已没有可消除的变量.因此,最终选择x 1、x 2、x 4、x 5、x 6、x 8、x 9、x 10为最终的输入变量,即:市场条件、竞争对手的数目、间接费率、当前工作量、劳动力、工程量、地点、工程复杂度.表2列出了每经过一次变量选择后的网络对提价百分率的估计值[1].从平均误差率逐渐下降可以看出,消除多余变量后的神经网络模型比之前的模型所估计的值更加接近于实际值,从而达到了合理建模的目的.
表2中的平均误差率由下式计算得出(N 为用来测试的数据总数,此处N =5):平均误差率=
1
N
6
N
i =1
预测值-实际值
实际值
3 结 语
神经网络的非线性映射能力及对任意函数的逼近能力使得它在经济建模的研究中逐渐受到重
视.本文利用神经网络的性质,结合传统的统计分析方法,将贡献变量分析方法应用于神经网络报价模型的变量选择过程.通过分析输入变量对输出的贡献大小,排除不合理变量,达到合理建模的目的.对实际问题的仿真结果证实了此法的有效性.
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A factor selection approach to b idd i ng process usi ng neura l network
HAN M in1, L I N Yun1, Q I D ong2ha i2
(1.S choo l of Ele c tr.a nd I nf.Eng.,D a lia n Univ.of Te chno l.,D a lia n116024,C hina;
2.S choo l of C ivil Eng.a nd A rchit.,D a lia n Univ.of Te chno l.,D a lia n116024,C hina)
Abstract:T here are m any facto rs in b idding p rocess of con structi on indu stry,bu t on ly som e of them are i m po rtan t to affect the final b idding resu lts.How ever,it is difficu lt to iden tify these co re facto rs. T h is pap er p ropo ses an app roach by m ean s of the neu ral netw o rk theo ry.A fter tw o p rocedu res of selecti on,tw o redundan t facto rs are eli m inated.T he in itial ten facto rs are reduced to eigh t co re facto rs.A new b idding m odel is develop ed w ith the eigh t facto rs as inpu t,w ho se generalizati on ab ility is i m p roved greatly,and th is indicates the validity of the app roach.
Key words:variab les neu ral netw o rk;b idding;generalizati on ab ility
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基于Bp神经网络的股票预测
基于B p神经网络的股 票预测 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】
基于神经网络的股票预测 【摘要】: 股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。 【abstract] ,,makingin-depththeoreticalanalysisandempiricalstudiesontheshort-termclosingpriceforecastsofsinglestock. Secondly,makingresearchonthemodelandstructureofBPneuralnetwork, learningrules,weightsofBPalgorithmandsoon,buildingastockshort-termforecastingmodelbasedontheBPneuralnetwork,,usingsystemofmultiple-inputsingle-outputandsinglehiddenlayer,,. 【关键词】BP神经网络股票预测分析 1．引言 股票市场是一个不稳定的非线性动态变化的复杂系统，股价的变动受众多因素的影响。影响股价的因素可简单地分为两类，一类是公司基本面的因素，另一类是股票技术面的因
神经网络在数据挖掘中的应用
神经网络在数据挖掘中的应用
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： ?
神经网络在数据挖掘中的应用 摘要：给出了数据挖掘方法的研究现状,通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性,介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法,目前,在数据挖掘中最常用的神经网络是ＢＰ网络。在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题． 关键词：BＰ算法;神经网络;数据挖掘 １．引言 在“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。数据挖掘技术应运而生。并显示出强大的生命力。和传统的数据分析不同的是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。所得到的信息具有先未知，有效性和实用性三个特征。它是从大量数据中寻找其规律的技术,主要有数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。数据准备是从各种数据源中选取和集成用于数据挖掘的数据；规律寻找是用某种方法将数据中的规律找出来;规律表示是用尽可能符合用户习惯的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。数据挖掘在自身发展的过程中，吸收了数理统计、数据库和人工智能中的大量技术。作为近年来来一门处理数据的新兴技术，数据挖掘的目标主要是为了帮助决策者寻找数据间潜在的关联(Rｅｌation），特征(Pattern)、趋势(Tｒend)等，发现被忽略的要素，对预测未来和决策行为十分有用。 数据挖掘技术在商业方面应用较早，目前已经成为电子商务中的关键技术。并且由于数据挖掘在开发信息资源方面的优越性,已逐步推广到保险、医疗、制造业和电信等各个行业的应用。 数据挖掘(Dａta Ｍiｎing)是数据库中知识发现的核心，形成了一种全新的应用领域。数据挖掘是从大量的、有噪声的、随机的数据中，识别有效的、新颖的、有潜在应用价值及完全可理解模式的非凡过程。从而对科学研究、商业决策和企业管理提供帮助。 数据挖掘是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式来表示的知识。它的核心技术是人工智能、机器学习、统计等，但一个ＤM系统不是多项技术的简单组合,而是一个完整的整体，它还需要其它辅助技术的支持，才能完成数据采集、预处理、数据分析、结果表述这一系列的高级处理过程。所谓高级处理过程是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响、反复调整,形成一种螺旋式上升过程。最后将分析结果呈现在用户面前。根据功能，整个DM系统可以大致分为三级结构。 神经网络具有自适应和学习功能，网络不断检验预测结果与实际情况是否相符。把与实际情况不符合的输入输出数据对作为新的样本，神经网络对新样本进行动态学习并动态改变网络结构和参数,这样使网络适应环境或预测对象本身结构和参数的变化，从而使预测网络模型有更强的适应性,从而得到更符合实际情况的知识和规则，辅助决策者进行更好地决策。而在ANN的
神经网络与智能信息处理
神经网络与智能信息处理 概率搜索和最优化方法。是模拟自然淘汰和遗传现象的工程模型。 GA的历史可追溯到1960年，明确提出遗传算法的是1975年美国Michigan大学的Holland博士，他根据生物进化过程的适应现象，提出如下的GA模型方案： 1．将多个生物的染色体（Chromosmoe）组成的符号集合，按文字进行编码，称为个体。 2．定义评价函数，表示个体对外部环境的适应性。其数值大的个体表示对外部环境的适应性高，它的生存（子孙的延续）的概率也高。 3．每个个体由多个“部分”组合而成，每个部分随机进行交叉及突然变异等变化，并由此产生子孙（遗传现象）。 4．个体的集合通过遗传，由选择淘汰产生下一代。 遗传算法提出之后，很快得到人工智能、计算机、生物学等领域科学家的高度重视，并在各方面广泛应用。1989年美国Goldberg博士发表一本专著：“Genetic Algorithms in Search，Optimization and Machine Learning”。出版后产生较大影响，该书对GA的数学基础理论，GA的基本定理、数理分析以及在搜索法、最优化、机器学习等GA应用方面进行了深入浅出的介绍，并附有Pascal模拟程序。 1985年7月在美国召开第一届“遗传算法国际会议”（ICGA）。以后每隔两年召开一次。近年来，遗传算法发展很快，并广泛应用于信息技术的各个领域，例如： 智能控制：机器人控制。机器人路径规划。 工程设计：微电子芯片的布局、布线；通信网络设计、滤波器设计、喷气发动机设计。 图象处理：图象恢复、图象识别、特征抽取。 调度规划：生产规划、调度问题、并行机任务分配。 优化理论：TSP问题、背包问题、图划分问题。
基于BP神经网络预测模型指南
基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型 公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建
BP神经网络模型应用实例
BP神经网络模型 第1节基本原理简介 近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注． 目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络
设想，如图34-1所示。 BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如 Q x e x f /11)(-+= 式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并 传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经
基于神经网络理论的系统安全评价模型
(神经网络,安全评价) 基于神经网络理论的系统安全评价模型 王三明 蒋军成 （南京化工大学，南京，210009） 摘要 本文阐述了人工神经网络基本原理，研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略。在此基础上，将神经网络理论应用于系统安全评价之中，提出了基于此理论的系统安全评价模型、实现方法和优点；评价实例证明此方法的可行性。 关键词 神经网络 网络优化 安全评价 1. 引言 人工神经网络模拟人的大脑活动，具有极强的非线形逼近、大规模并行处理、自训练学习、自组织和容错能力等优点，将神经网络理论应用于系统安全评价之中，能克服传统安全评价方法的一些缺陷，能快速、准确地得到安全评价结果。这将为企业安全生产管理与控制提供快捷和科学的决策信息，从而及时预测、控制事故，减少事故损失。 2. 神经网络理论及其典型网络模型 人工神经网络是由大量简单的基本元件-神经元相互联结，模拟人的大脑神经处理信息的方式，进行信息并行处理和非线形转换的复杂网络系统。人工神经网络处理信息是通过信息样本对神经网络的训练，使其具有人的大脑的记忆、辨识能力，完成各种信息处理功能。人工神经网络具有良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力，避免了复杂数学推导，在样本缺损和参数漂移的情况下，仍能保证稳定的输出。人工神经网络这种模拟人脑智力的特性，受到学术界的高度重视和广泛研究，已经成功地应用于众多领域，如模式识别、图象处理、语音识别、智能控制、虚拟现实、优化计算、人工智能等领域。 按照网络的拓扑结构和运行方式，神经网络模型分为前馈多层式网络模型、反馈递归式网络模型、随机型网络模型等。目前在模式识别中应用成熟较多的模型是前馈多层式网络中的BP反向传播模型，其模型结构如图1。 2.1 BP神经网络基本原理 BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号X i通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Y k，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值W ij和隐层节点与输出节点之间的联接强度T jk以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和
智能信息处理 人工神经网络总结
第1讲：神经网络信息处理方法 人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统 人工神经网络特点：1．大规模并行处理2．分布式存储3．自适应(学习)过程 人工神经网络的基本要素：神经元功能函数、神经元之间的连接形式和网络的学习(训练)。 1.神经元功能函数 神经元在输入信号作用下产生输出信号的规律由神经元功能函数f （Activation Function）给出，也称激活函数，或称转移函数，这是神经元模型的外特性。
2 神经元之间的连接形式 *前向网络(前馈网络) 网络可以分为若干“层”，各层按信号传输先后顺序依次排列，第i层的神经元只接受第(i-1)层神经元给出的信号，各神经元之间没有反馈。======前馈型网络可用一有向无环路图表示. *反馈网络 典型的反馈型神经网络每个节点都表示一个计算单元，同时接受外加输入和其它各节点的反馈输入，每个节点也都直接向外部输出。 Hopfield网络即属此种类型。在某些反馈网络中，各神经元除接受外加输入与其它各节点反馈输入之外，还包括自身反馈。有时，反馈型神经网络也可表示为一张完全的无向图. 3. 人工神经网络的学习(训练) Hebb 有例子，δ学习规则，感知器学习，Hidrow_Hoff,胜者为王 第2讲：BP神经网络模型 BP神经网络其基本思想是： 学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。 正向传播时，输入样本从输入层传入，经隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转向误差的反向传播阶段。 误差的反向传播是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。 这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。 BP神经网络的缺陷:
神经网络
第一节、神经网络基本原理 1. 人工神经元( Artificial Neuron )模型 人工神经元是神经网络的基本元素，其原理可以用下图表示： 图1. 人工神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号，wij表示表示从神经元j 到神经元i的连接权值，θ表示一个阈值( threshold )，或称为偏置( bias )。则神经元i的输出与输入的关系表示为： 图中yi表示神经元i的输出，函数f称为激活函数( Activation Function )或转移函数( Transfer Function ) ，net称为净激活(net activation)。若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0，则上面的式子可以简化为：
若用X表示输入向量，用W表示权重向量，即： X = [ x0 , x1 , x2 , ....... , xn ] 则神经元的输出可以表示为向量相乘的形式： 若神经元的净激活net为正，称该神经元处于激活状态或兴奋状态(fire)，若净激活net为负，则称神经元处于抑制状态。 图1中的这种“阈值加权和”的神经元模型称为M-P模型 ( McCulloch-Pitts Model )，也称为神经网络的一个处理单元( PE, Processing Element )。 2. 常用激活函数 激活函数的选择是构建神经网络过程中的重要环节，下面简要介绍常用的激活函数。 (1) 线性函数( Liner Function ) (2) 斜面函数( Ramp Function ) (3) 阈值函数( Threshold Function )
图2 . 阈值函数图像 以上3个激活函数都是线性函数，下面介绍两个常用的非线性激活函数。 (4) S形函数( Sigmoid Function ) 该函数的导函数： (5) 双极S形函数
基于Bp神经网络的股票预测
基于神经网络的股票预测 【摘要】: 股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量BP算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。 【abstract] Stock analysis and forecasting is a complex field of study. The paper will make research on stock prediction model based on the analysis of historical data, using BP neural network and technical analysis theory. At the same time, making in-depth theoretical analysis and empirical studies on the short-term closing price forecasts of single stock. Secondly, making research on the model and structure of BP neural network, learning rules, weights of BP algorithm and so on, building a stock short-term forecasting model based on the BP neural network, related with the model of neural network and the ability of generalization. Moreover, using system of multiple-input single-output and single hidden layer, to forecast the sixth day price by BP neural network forecasting model structured. The network of training is chosen BP algorithm of traingdx, while making optimization on the node numbers of the hidden layer by several attempts. Thereby resolve effectively the problem of it. 【关键词】BP神经网络股票预测分析 1．引言 股票市场是一个不稳定的非线性动态变化的复杂系统，股价的变动受众多因素的影响。影响股价的因素可简单地分为两类，一类是公司基本面的因素，另一类是股票技术面的因素，虽然股票的价值是公司未来现金流的折现，由公司的基本面所决定，但是由于公司基本面的数据更新时间慢，且很多时候并不能客观反映公司的实际状况，采用适当数学模型就能在一定
几种神经网络模型及其应用
几种神经网络模型及其应用 摘要：本文介绍了径向基网络，支撑矢量机，小波神经网络，反馈神经网络这几种神经网络结构的基本概念与特点，并对它们在科研方面的具体应用做了一些介绍。 关键词：神经网络径向基网络支撑矢量机小波神经网络反馈神经网络Several neural network models and their application Abstract: This paper introduced the RBF networks, support vector machines, wavelet neural networks, feedback neural networks with their concepts and features, as well as their applications in scientific research field. Key words: neural networks RBF networks support vector machines wavelet neural networks feedback neural networks 2 引言 随着对神经网络理论的不断深入研究，其应用目前已经渗透到各个领域。并在智能控制，模式识别，计算机视觉，自适应滤波和信号处理，非线性优化，语音识别，传感技术与机器人，生物医学工程等方面取得了令人吃惊的成绩。本文介绍几种典型的神经网络，径向基神经网络，支撑矢量机，小波神经网络和反馈神经网络的概念及它们在科研中的一些具体应用。 1. 径向基网络 1.1 径向基网络的概念 径向基的理论最早由Hardy，Harder和Desmarais 等人提出。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络，它的输出与连接权之间呈线性关系，因此可采用保证全局收敛的线性优化算法。径向基神经网络（RBFNN）是 3 层单元的神经网络，它是一种静态的神经网络，与函数逼近理论相吻合并且具有唯一的最佳逼近点。由于其结构简单且神经元的敏感区较小，因此可以广泛地应用于非线性函数的局部逼近中。主要影响其网络性能的参数有3 个：输出层权值向量，隐层神经元的中心以及隐层神经元的宽度(方差)。一般径向基网络的学习总是从网络的权值入手，然后逐步调整网络的其它参数，由于权值与神经元中心及宽度有着直接关系，一旦权值确定，其它两个参数的调整就相对困难。 其一般结构如下： 如图 1 所示，该网络由三层构成,各层含义如下： 第一层：输入层：输入层神经元只起连接作用。 第二层：隐含层：隐含层神经元的变换函数为高斯核. 第三层：输出层：它对输入模式的作用做出响应. 图 1. 径向基神经网络拓扑结构 其数学模型通常如下： 设网络的输入为x = ( x1 , x2 , ?, xH ) T，输入层神经元至隐含层第j 个神经元的中心矢 为vj = ( v1 j , v2 j , ?, vIj ) T (1 ≤j ≤H)，隐含层第j 个神经元对应输入x的状态为：zj = φ= ‖x - vj ‖= exp Σx1 - vij ) 2 / (2σ2j ) ，其中σ(1≤j ≤H)为隐含层第j个神
基于神经网络的信息处理方法和设备的制作流程
本公开涉及计算机数据处理领域。本公开的实施例公开了基于神经网络的信息处理方法和装置、电子设备和计算机可读介质。该基于神经网络的信息处理方法包括：获取输入信息；基于输入信息，采用元神经网络预测参数存储器中的各参数的概率分布，其中，参数存储器是预先基于主神经网络的全连接层构建的；基于参数存储器中的各参数的概率分布，确定主神经网络的全连接层关于输入信息的参数组合模式；基于全连接层关于输入信息的参数组合模式，更新主神经网络的全连接层，并基于更新全连接层之后的主神经网络对输入信息进行处理，得到所与输入信息对应的输出信息。该方法实现了基于输入信息的主神经网络的参数的自动动态调整。 权利要求书 1.一种基于神经网络的信息处理方法，包括： 获取输入信息； 基于所述输入信息，采用元神经网络预测参数存储器中的各参数的概率分布，其中，所述参
数存储器是预先基于主神经网络的全连接层构建的； 基于所述参数存储器中的各参数的概率分布，确定所述主神经网络的全连接层关于所述输入信息的参数组合模式； 基于所述全连接层关于所述输入信息的参数组合模式，更新所述主神经网络的全连接层，并基于更新全连接层之后的主神经网络对所述输入信息进行处理，得到所与所述输入信息对应的输出信息。 2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括： 利用主神经网络的特征提取层对所述输入信息进行特征提取，得到所述输入信息的抽象表示；以及 所述基于所述输入信息，采用元神经网络预测参数存储器中的各参数的概率分布，包括： 基于所述输入信息的抽象表示，采用元神经网络预测参数存储器中的各参数的概率分布； 所述基于更新全连接层之后的主神经网络对所述输入信息进行处理，包括： 基于更新后的全连接层对所述输入信息的抽象表示进行处理。 3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述输入信息的抽象表示，采用元神经网络预测参数存储器中的各参数的概率分布，包括： 将所述输入信息的抽象表示作为所述元神经网络的动态参数，利用包含所述动态参数的元神经网络预测参数存储器中的各参数的概率分布。 4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述参数存储器中的各参数的概率分布，确定所述主神经网络的全连接层关于所述输入信息的参数组合模式，包括：
BP神经网络模型简介及相关优化案例
华东理工大学 2016-2017学年第2学期 研究生《石油化工单元数学模型》课程论文2017年6月 开课学院：化工学院任课教师：欧阳福生 考生姓名：丁桂宾学号：Y45160205 成绩：
BP 神经网络模型简介及相关优化案例 一、神经网络模型简介 现代神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，人脑是极其复杂的，由约1010个神经元交织在一起，构成一个网状结构。它能完成诸如智能、思维、情绪等高级精神活动，被认为是最复杂、最完美、最有效的一种信息处理系统。人工神经网络（Artificial Neural Networks ，以下简写为 NN ）是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的处理部件，通过数学方法，由人工方式构造的网络系统[1] 。 图1表示作为 NN 基本单元的神经元模型，它有三个基本要素[2]： （1） 一组连接权（对应于生物神经元的突触），连接强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激励，为负表示抑制。 （2） 一个求和单元，用于求取各输入信息的加权和（线性组合）。 （3） 一个非线性激励函数，起非线性映射作用并限制神经元输出幅度在一定的范围内（一般限制在[0,1]或[?1,+1]之间）。 图1 神经元模型 此外还有一个阈值k θ（或偏置 k k b θ-=）。以上作用可以用数学式表达为： ∑= =P j kj k j x w u ；
k k k u θν-=； ) (k k v y ?= 式中 P x x x x ,...,,,321为输入信号， kP k k k w w w w ,...,,,321为神经元k 的权值， k u 为 线性组合结果， k θ为阈值。(.)?为激励函数，k y 为神经元k 的输出。 神经网络理论突破了传统的、串行处理的数字电子计算机的局限，是一个非线性动力学系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色，虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限，但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行为却是极其丰富多彩的。
神经网络模型应用实例
BP 神经网络模型 近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注． 目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld 模型，Feldmann 等的连接型网络模型，Hinton 等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen 的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart 等人提出了误差反向传递学习算法（即BP 算），实现了Minsky 的多层网络设想，如图34-1所示。 BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如 Q x e x f /11 )(-+= 式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。 社含有n 个节点的任意网络，各节点之特性为Sigmoid 型。为简便起见，指定网络只有一个输出y ,任一节点i 的输出为O i ,并设有N 个样本(x k ,y k )(k =1,2,3,…,N ),对某一输入x k ，网络输出为y k 节点i 的输出为O ik ,节点j 的输入为net jk = ∑i ik ij O W 并将误差函数定义为∑=-=N k k k y y E 12 )(21
神经网络在传感信号处理中的应用.
神经网络在传感信号处理中的应用 一、基本原理 神经网络是一种不需要选取基函数系的非线性函数逼近方法。本文利用神经网络的高度非线性描述能力, 实现传感信号的处理。由于神经网络是根据对象的输入2输出信息, 不断地对网络参数进行学习, 以实现从输入参数到输出参数的非线性映射; 还可以根据来自机理模型和实际运行对象的新数据样本进行自适应学习, 尤其是通过不断的实时学习, 可以适应对象参数的缓慢变化。因此, 这种方法克服了机理建模所存在的困难。神经网络可以完成大量的信息处理任务, 其应用涉及相当广泛的领域。归纳起来, 神经网络的信息处理任务主要包括: (1) 数学上的映射逼近。开发一种合适的函数f :A < R n T < R n ,以自组织的方式响应以下的样本集：(x i , y i) , ( x2 , y2) , ? , ( x i , y i)(这里y i = f ( x i)或y i =f (x i) + n o ,(其中n o为噪声))。象识别和分类等计算都可以抽象成这样的一种近似的数学映射。 (2) 联想记忆。是指实现模式完善、恢复相关模式的相互回忆等。神经网络的信息分布式存储于连接权系数中, 使网络具有很高的容错性和鲁棒性, 而模式识别中往往存在噪声干扰或输入模式的部分损失,网络的这一特点使其成功地用于模式识别问题。 将神经网络应用到传感信号处理涉及到两个重要的问题: 模式预处理变换和模式识别。预处理变换是指接受一种形式模式, 应用神经网络把它转换为更多想要或可用形式的模式; 而模式识别则是把一模式映射到其它类型或类别的操作。可见, 神经网络在传感信号处理应用的基础是神经网络的函数逼近能力, 并 利用这一能力对传感器进行建模。已有许多文献对神经网络的函数逼近能力进行了研究, 而基于神经网络的传感系统的建模有直接逆系统建模法、正2逆系统建模法、逆2逆系统建模法。
神经网络典型模型的比较研究
神经网络典型模型的比较研究 杜华英1，赵跃龙2 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙 410083） 摘要神经网络是近年来发展起来的一门新兴学科，具有较高的研究价值，本文介绍了神经网络的基本概念，针对神经网络在不同的应用领域如何选取问题，对感知器、BP网络、Hopfield网络和ART网络四种神经网络模型在优缺点、有无教师方式、学习规则、正反向传播、应用领域等方面进行了比较研究。可利用其特点有针对性地将神经网络应用于计算机视觉、图像处理、模式识别、信号处理、智能监控、机器人等不同领域。 关键词神经网络；感知器；BP网络；Hopfield网络；ART网络 1 引言 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是模仿生物神经网络功能的一种经验模型。生物神经元受到传入的刺激，其作出的反应又从输出端传到相连的其它神经元，输入和输出之间的变换关系一般是非线性的。神经网络是由若干简单元件及其层次组织，以大规模并行连接方式构造而成的网络，按照生物神经网络类似的方式处理输入的信息。模仿生物神经网络而建立的人工神经网络，对输入信号有功能强大的反应和处理能力。 若干神经元连接成网络，其中的一个神经元可以接受多个输入信号，按照一定的规则转换为输出信号。由于神经网络中神经元间复杂的连接关系和各神经元传递信号的非线性方式，输入和输出信号间可以构建出各种各样的关系，因此在运行网络时，可视为一个“黑箱”模型，不必考虑其内部具体情况。人工神经网络模拟人类部分形象思维的能力，是模拟人工智能的一条途径，特别是可以利用人工神经网络解决人工智能研究中所遇到的一些难题。目前，人工神经网络理论的应用已经渗透到多个领域，在计算机视觉、图像处理、模式识别、信号处理、智能监控、机器人等方面取得了可喜的进展。 2 神经网络的典型模型 在人们提出的几十种神经网络模型中，人们用得较多的是感知器、BP网络、Hopfield 网络和ART网络。 2.1 感知器[2] 罗森勃拉特（Rosenblatt）于1957年提出的感知器模型是一组可训练的分类器，为最古老的ANN之一，现已很少使用。然而，它把神经网络的研究从纯理论探讨引向了工程上的实现，在神经网络的发展史上占有重要的地位。尽管它有较大的局限性，甚至连简单的异或(XOR)逻辑运算都不能实现，但它毕竟是最先提出来的网络模型，而且它提出的自组织、自学习思想及收敛算法对后来发展起来的网络模型都产生了重要的影响，甚至可以说，后来发展的网络模型都是对它的改进与推广。 最初的感知器是一个只有单层计算单元的前向神经网络，由线性阈值单元组成，称为单层感知器，后来针对其局限性进行了改进，提出了多层感知器。 1杜华英(1975—)，女，江西樟树人，惠州学院成教处计算机工程师，主研人工智能，中南大学信息科学与工程学院在读工程硕士。 2赵跃龙(1958—)，男，湖南湘潭人，中南大学信息科学与工程学院计算机系教授，主要从事计算机体系结构、磁盘阵列、计算机控制、神经网络应用等方面的研究。
BP神经网络的学习
BP神经网络的学习 王贵腾 摘要：人工神经网络是近年来的热点研究领域,是人类智能研究的重要组成部分。BP神经网络作为目前应用较多的一种神经网络结构，具有良好的逼近性能，且结构简单，性能优良。但仍存在收敛速度慢，易陷入局部极小值的问题，通过附加动量项法、自适应学习率法、数据归一化法、遗传算法等，可大幅度改善其性能，可广泛应用于多输入多输出的非线性系统。 关键词：BP神经网络；BP算法；动量项；自适应学习率；归一化；遗传算法 1.绪论 1.1人工神经网络概述 人工神经网络（Artificial Neural Network），简称神经网络（NN），是由大量处理单元（神经元）组成的非线性大规模自适应系统。它具有自组织，自适应和自学习能力，以及具有非线性、非局域性，非定常性和非凸性等特点。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理，记忆信息的方式设计一种新的机器使之具有人脑那样的信息处理能力。 神经网络作为计算智能与控制的重要分支，在控制领域具有如下优点： 1）能逼近任意L2范数上的非线性函数； 2）信息分布式存储与处理，鲁棒性和容错性强； 3）便于处理多输入多输出问题； 4）具有实现高速并行计算的潜力；
5）具有学习能力，对环境变化具有自适应性，对模型依赖性不强，主要用于解决非线性系统的控制问题。 同时，神经网络控制在多种控制结构中得到应用，如PID控制、模型参考自适应控制、前馈反馈控制、内模控制、逆系统控制、预测控制等。 目前神经网络的研究主要集中在三个方面：理论研究、实现技术研究、应用研究。 1.2 BP神经网络概述 BP神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland一同提出的一种多层前馈神经网络。该网络采用BP算法——一种误差反向传播（Back Propagation）算法，其方法是依据负梯度下降方向迭代调整网络的权值和阀值以实现训练误差目标函数的最小化。 由于BP神经网络在实际应用中存在着收敛速度慢、网络结构难以确定、容易陷入局部极小值、泛化能力不强的缺陷，近年来，许多学者为满足实际应用中需要提出了许多改进方法，在网络自身性能的改善方面做了大量而有实际意义的工作，并且在BP神经网络的理论方面的研究和实际问题上应用也取得了丰硕的成果。对BP神经网络的理论研究，概括起来大致分为三个方面：改进激励函数，权值选取优化和网络拓扑结构。 1.3本文研究内容 本文从神经网络出发，研究其中应用最为广泛的BP神经网络模型，分析其缺点和不足，提出改进措施，并探讨其应用。具体研究内
基于BP神经网络的时序预测及其应用
目录 摘要 (1) 前言 (2) 第一章时间序列的预测函数及其评价指标 (4) 第一节预测函数 (5) 第二节评价预测的数量指标 (5) 第二章 BP神经网络 (6) 第一节 BP神经网络的结构 (6) 第二节 BP神经网络算法及公式推导 (7) 第三节 BP神经网络算法的步骤 (9) 第三章基于BP神经网络的时间序列预测及其应用 (11) 第四章结论 (14) 总结与体会 (15) 致谢词 (15) 参考文献 (15) 附录 (16)
摘要 首先，本文介绍了时间序列的含义和时间序列预测在国内外的研究情况，列举了两个时间序列预测的实际例子。文中阐述了时间序列预测及其评价指标，比较了各评价指标之间的长处和短处。其次, 本文阐述了BP神经网络算法及其公式推导。给出了BP神经网络算法的流程图。最后,本文从实用出发，列出了1993年至2006年我国GDP的数据,此组数据呈现出增长趋势,这种增长趋势反映了近十几年我国经济的快速增长。用BP神经网络预测出我国2007年的GDP是200790亿元, 这表明今后我国经济有减缓的迹象,这也说明我国近几年宏观经济调控获得了一定的成果。 【关键词】时间序列神经网络预测 GDP Abstract This grade paper, times series, and the development of times series forecast are introduced at first, and then the practical examples of times series forecast are enumerated. The function of times series forecast and its evaluative index are given. We compare the advantage and disadvantage of these evaluative indexes. Secondly, The principles of BP neural network and BP neural network’s algorithm are presented. Finally, we particularize our country GDP statistics, which it increases, which it indicates economy’s fast increasing, year by year, from 1993 to 2006. We also study BP neural network’s forecast algorithm. Our country GDP in 2007,wiche it is about 200790 hundred millions is forecasted by BP neural network, and it shows that the Chinese macro-economy policy in ten years are succeed. Keywords time series neural network prediction GDP
神经网络数据归一化总结
神经网络数据归一化汇总 几个要说明的函数接口: [Y,PS] = mapminmax(X) [Y,PS] = mapminmax(X,FP) Y = mapminmax('apply',X,PS) X = mapminmax('reverse',Y,PS) 用实例来讲解,测试数据 x1 = [1 2 4], x2 = [5 2 3]; >> [y,ps] = mapminmax(x1) y = -1.0000 -0.3333 1.0000 ps = name: 'mapminmax' xrows: 1 xmax: 4 xmin: 1 xrange: 3 yrows: 1 ymax: 1 ymin: -1 yrange: 2
其中y是对进行某种规范化后得到的数据,这种规范化的映射记录在结构体ps 中.让我们来看一下这个规范化的映射 到底是怎样的? Algorithm：It is assumed that X has only finite real values, and that the elements of each row are not all equal. ?y = (ymax-ymin)*(x-xmin)/(xmax-xmin) + ymin; ?[关于此算法的一个问题.算法的假 设是每一行的元素都不想相同,那如 果都相同怎么办?实现的办法是,如果 有一行的元素都相同比如xt = [1 1 1],此时xmax = xmin = 1,把此时的 变换变为y = ymin,matlab内部就是 这么解决的.否则该除以0了,没有意 义!] 也就是说对x1 = [1 2 4]采用这个映射f:
人工神经网络三要素及其特点
4.1.1人工神经网络三要素 人工神经网络是对生物神经系统的某种抽象、简化与模拟，是由许多并行互联的相同神经元模型组成。网络的信息处理由神经元之间的相互作用来实现;知识与信息存储在处理单元相互间的物理连接上;网络的学习和识别决定于各神经元连接权系数的动态演化过程。一个神经网络模型描述了一个网络如何将它的输入矢量转化为输出矢量的过程。通常，神经网络模型由网络模型的神经元特性、拓补结构和学习或训练规则三个要素确定。 一、神经元特性 作为神经网络基本单元的神经元模型也有其三个基本要素:l)一组连接权;2)一个求和单元:3)一个非线性激励函数。神经元是神经网络的基本处理单元，它一般是多输入单输出的非线性器件，其结构模型如图4一1所示。 式中j x (1,2,,)j p =???为输入信号， kj w (1,2,,)j p =???为神经元j 到神经元k 的连接权值，1p k kj j j u w x ==∑为线性组合结果，k θ为阈值。?为神经元激励函数，k y 为神经元的输出。 1. 激活函数 (Activation Functions) (1) 线性激活函数 x x purelin x f ==)()( (2) 硬限幅激活函数 ???<≥==0 ,00 ,1)lim()(x x x hard x f x
（3）对称的硬限幅激活函数 ???<-≥==0 ,10 ,1 )(lim )(x x x s hard x f （4）Sigmoid (S 形)激活函数 x e x sig x f λ-+==11)(log )(，0>λ 具有平滑和渐进性，并保持单调性，参数λ可控制其斜率。 )(x f 性质：? ??+∞→→无穷阶光滑λ ),lim()(x hard x f 二、神经网络结构 神经网络由大量并行分布的神经元广泛互联构成。网络的拓补结构是神经网络的一个重要特征，从连接方式看神经网络结构主要有两种。 (l)前馈型网络 前馈网络中神经元是分层排列的，每个神经元只与前一层的神经元相连。输 入层和输出层与外界相连，其它中间层称为隐层，隐层可为一层或多层。除了通 用的前馈网络外，还存在其变型，如前馈内层互连网络，网络在同一层内相互连 接，互相制约，从外部看还是一个前馈网络，很多自组织网络存在此种结构。 单隐层网络：常用；三、四层网络：特殊的目的；四层以上网络：罕见。 (2)反馈型网络 所有节点都是计算单元，也可接受输入，并向外界输出。网络的任意两个神经元之间都可能存在连接，信息在各神经元之间反复传递至趋于某一稳定状态。 三、神经网络的学习方法 1、学习方式 网络的学习可以分为3种基本类型:1)网络权值的学习;2)网络节点函数的 学习;3)网络拓补结构的学习。其中，网络权值的学习最为简单，目前大多数文 献中所谓的网络学习指的就是网络权值的学习。下文的介绍也围绕网络权值的 学习进行。学习的过程就是按某种预定的度量通过调节自身参数(如权值)来达到 性能改养的过程。学习方式有三种: (l)监督学习(有教师学习) 输入层 隐层 输出层 …… …… ……