神经网络的预测模型及其应用

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1、FUJIANAGRICULTUREANDFORESTRYUNIVERSITY本科毕业论文论文题目:一神经网络的预测模型及其应用学院:计算机与信息学院专业年级:信息与计算科学2003级学号:03"52009姓名:陈其荣指导教师、职称:姜永副教授2007年5月18日PredictionmodelofneuralnetworkanditsapplicationCollege:ComputerandInformationScienceSpecialtyandGrade:InfomidtionandComputingScience,2003Number:031152009Name:CHENO

2、i・rong:Advisor:JIANGYongAssociateProfessorSubmittedtime:May18,2007摘要1关键词1Abstrac1Keywords11引言22神经网络概述32.1神经网络的提出3BP神经网络工作原理42.3神经网络特点4BP神经网络预测模型的建立和应用63.1BP神经网络预测模型结构63.2BP神经网络预测模型训练63.3BP神经网络预测模型应用83.3.1建立模型83.3.2神经网络在MATLAB中的实现10BP神经网络模型与回归模型的比较144.1回归模型建立和预测结果144.2结果比较与分析155模型的推广与评价165.1模型的

3、推广165.2模型的评价165.2.1不足之处165.2.2改进的地方16参考文献:17附录18摘要:面对民用汽车拥有量的快速增长所产生的预测需要,从神经网络模型结构、网络训练以及应用等方面介绍BP神经网络的理论和方法,分析和讨论了BP神经网络算法以及MATLAB软件实现,应用三层BP神经网络预测模型进行民用汽车拥有量的预测和分析,为民用汽车的发展决策提供理论参考。结果表明,年民用汽车拥有量的预测值的最大相对误差的绝对值为0.77%O从这点来看,BP神经网络预测模型的预测结果比传统的回归模型预测效果更好。关键i司:BP神经网络民用汽车拥有量预测模型Abstract:Thispape

4、rintroducesthebasictheoryandthetechniqueoftheBPneuralnetwork,analyzestheBPalgorithmanditsrealizationbyusingMatlab.Inordertomeetthepredictingneedoftherapidlyincreasingofcivilvehicles,thispaperanalyzesandpredictsthepossessionofcivilvehiclesbyusingthethreelayersBPneuralnetworkpredictingmodel.Thee

5、xperimentalresultshowsthattheabsolutevalueofthemaximumrelativeerrorofthepredictedannualcivilvehicles9possessionnumberis0.77%.ItfollowsthattheBPneuralnetworkmodeldoesabetterjobinpredictingthanthetraditionalregressionmodel.Keywords:BPneuralnetworkpossessionofcivilvehiclespredictingmodel1引言人工神经网络

6、(ArtificialNeuralNetwork,ANN)系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪,但由于它具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用⑴。尤其是基于误差反向传播(ErrorBackPropagation)算法的多层前馈网络(Multiple-LayerFeedforwardNetwork)(简称BP网络),可以以任意精度逼近任意的连续函数,所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类方面。交通运输是一个国家重要的基础产业,对国民经济的发展有着举足轻重的作用。公路运输系统作为交通系统

7、的一个子系统,在交通运输中的主导作用尤显凸岀⑵。近年来我国交通基础设施和运输装备不断改善,为公路运输市场的快速发展创造了有利条件,而近几年在公路运输中,民用汽车的数量有很大的增长。目前,我国民用汽油车和摩托车消耗的汽油占汽油总消费量的95%左右⑶。在如今能源紧缺的环境下,研究民用汽车数量发展趋势是有一定意义的。民用汽车拥有量的快速增长,大大提高了我国公路网的整体技术水平,优化了交通运输结构,有力地促进了我国经济发展和社会进步。但是,我国人口众多,经济总量和民用汽车保有

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