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文檔簡介
1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人們對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)的模擬,是由大量的處理單元(神經(jīng)元)互相連接而成的網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖然并沒有完全真實(shí)地反映大腦的功能,但它能夠?qū)ι锷窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行某種抽象、簡化和模擬,在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)預(yù)測(cè)方面具有較大的優(yōu)勢(shì)。誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)(BP網(wǎng)絡(luò))是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一種,它被大量運(yùn)用在經(jīng)濟(jì)學(xué)的預(yù)測(cè)問題上,并已取得了輝煌的成果。但是傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身存在一些問題,目前在預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用也有一定的局限性,本文主要基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理,針
2、對(duì)其缺陷提出一些改進(jìn)措施,在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)開發(fā)一個(gè)基于Web方式的、具有一定通用性質(zhì)的智能預(yù)測(cè)系統(tǒng)。 在理論研究上,本文主要針對(duì)傳統(tǒng)BP網(wǎng)絡(luò)存在的一些缺陷,分別采用Levenberg-Marquardt算法優(yōu)化權(quán)值和閾值的修正公式,提高BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度和避免局部收斂;采用隱層刪減算法尋找最優(yōu)的隱層神經(jīng)元數(shù)目;采用主成分分析算法和置信度區(qū)間算法對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行全后處理,優(yōu)化學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)和簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),同時(shí)提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度和神
3、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)一種綜合改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)。 在應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)上,采用Matlab語言實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,保證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的效率;采用Asp.net高級(jí)語言開發(fā)Web應(yīng)用系統(tǒng),提高應(yīng)用系統(tǒng)的易用性;采用COM技術(shù)實(shí)現(xiàn)Matlab語言與Asp.net語言之間的數(shù)據(jù)通信,同時(shí)采用WebServices技術(shù)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算抽象為一個(gè)Web服務(wù),實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)邏輯事務(wù)處理與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算在Inte
4、rnet上的整合,提高系統(tǒng)的整體性能;在數(shù)據(jù)管理方面,采用XML技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)模型、用戶等信息的存儲(chǔ)與管理,進(jìn)一步提高系統(tǒng)運(yùn)行效率和穩(wěn)定性。經(jīng)過實(shí)踐證明,綜合以上技術(shù)實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用系統(tǒng)不僅可行,且具有較好的可擴(kuò)充性。 在系統(tǒng)應(yīng)用上,本文以“中國可持續(xù)發(fā)展能力預(yù)測(cè)分析”為例,通過實(shí)際的樣本數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)在樣本管理、預(yù)測(cè)模型的建立與管理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)及預(yù)測(cè)結(jié)果分析等功能進(jìn)行檢驗(yàn);同時(shí)采用復(fù)雜函數(shù)擬合的方式,從多個(gè)角度以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
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