基于BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)是指在分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上估計(jì)或推測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)的過(guò)程。隨著Internet和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法及其應(yīng)用研究已經(jīng)越來(lái)越為人們所重視。目前，常用的預(yù)測(cè)方法可粗略分為統(tǒng)計(jì)學(xué)方法、決策樹(shù)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法三類(lèi)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)Υ罅繌?fù)雜的非線(xiàn)性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以完成極為復(fù)雜的趨勢(shì)分析，特別適用于構(gòu)造數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型，使得基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法具有比其他預(yù)測(cè)方法更多的優(yōu)點(diǎn)。 本文以提高基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法的效率為目的

2、，主要討論了基于BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法及其在農(nóng)作物蟲(chóng)害預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，提出了一種基于RBF-BP組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新預(yù)測(cè)方法。本文首先簡(jiǎn)單介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論和預(yù)測(cè)理論，然后，在對(duì)BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理、結(jié)構(gòu)和算法及現(xiàn)有改進(jìn)方案進(jìn)行分析研究的基礎(chǔ)上，給出了基于單一BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法及其Matlab實(shí)現(xiàn)步驟，運(yùn)用Matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立了基于BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)農(nóng)作物蟲(chóng)害預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)證明了基于BP和RBF

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法的可行性和應(yīng)用價(jià)值。在對(duì)RBF和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行比較分析的基礎(chǔ)上，給出了基于RBF-BP組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新預(yù)測(cè)方法的基本思想、RBF-BP組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、算法描述及其Matlab實(shí)現(xiàn)步驟。這種新方法將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地結(jié)合在一起，既具有BP網(wǎng)絡(luò)較好的泛化性能，又具備RBF網(wǎng)絡(luò)較快的逼近速度。最后，根據(jù)農(nóng)作物蟲(chóng)害預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)對(duì)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF-BP組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三種預(yù)測(cè)模型的