神经网络预测精度
神经网络与机器学习在金融市场预测中的应用
神经网络与机器学习在金融市场预测中的应用随着科技的飞速发展，人工智能、大数据等新兴技术在金融领域的应用越来越广泛。
其中，神经网络和机器学习两个概念备受关注，被看作是未来金融市场预测的重要工具之一。
本文将从神经网络和机器学习两个方面，探讨其在金融市场预测中的应用。
一、神经网络在金融市场预测中的应用神经网络，顾名思义，它的工作原理类似于人类神经系统，通过大量数据的训练，模拟人类大脑的神经网络，实现信息的自动化处理和识别。
在金融市场预测中，神经网络广泛应用于时间序列预测、交易规则发现、风险识别等领域。
下面我们将从金融时间序列预测和交易规则发现两个方面，具体讲解神经网络的应用。
（一）金融时间序列预测金融市场的价格，是由供需关系和其他宏观经济因素共同决定的。
金融领域大量时间序列数据的储存和处理，成为了市场参与者必须面对的挑战之一。
而神经网络技术的应用使时间序列的预测更加准确。
神经网络可以通过输入历史时间序列数据，结合当前市场环境，学习和分析数据间的复杂关系，以此预测出未来一段时间的市场价格走势。
相较于传统的统计预测模型，神经网络模型具有更好的预测精度和效率。
（二）交易规则发现在金融交易市场中，交易策略和规则的制定是一项复杂而又困难的任务。
神经网络技术可以通过建立一个交易预测模型，发现数据之间的复杂非线性关系。
然后，结合专业人员对市场的理解与经验，逐步优化和完善交易规则，实现更加精准的交易。
二、机器学习在金融市场预测中的应用机器学习，是一种强化学习的新型模式，它通过对数据、环境以及激励信号等元素的不断学习，使系统不断地适应和优化。
在金融市场预测中，机器学习的应用不断拓展，包括随机森林、决策树、支持向量机等模型，下面我们将从随机森林和深度学习两个方面，探讨机器学习的应用。
（一）随机森林随机森林是一种基于决策树的模型，这种方法可以有效地降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。
在金融市场预测中，随机森林通过不断对多个决策树的评估，以达到更好地预测效果。
BP神经网络算法预测模型
BP神经网络算法预测模型
BP神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）是一种常
用的人工神经网络，它是1986年由Rumelhart和McClelland首次提出的，主要用于处理有结构的或无结构的、离散的或连续的输入和输出的信息。
它属于多层前馈神经网络，各层之间存在权值关系，其中权值是由算法本
身计算出来的。
BP神经网络借助“反向传播”（Back Propagation）来
实现权值的更新，其核心思想是根据网络的输出，将错误信息以“反馈”
的方式传递到前面的每一层，通过现行的误差迭代传播至输入层，用来更
新每一层的权值，以达到错误最小的网络。
BP神经网络的框架，可以有输入层、隐含层和输出层等组成。
其中
输入层的节点数即为输入数据的维数，输出层的节点个数就是可以输出的
维数，而隐含层的节点数可以由设计者自由设定。
每一层之间的权值是
BP神经网络算法预测模型中最重要的参数，它决定了神经网络的预测精度。
BP神经网络的训练步骤主要有以下几步：首先，规定模型的参数，
包括节点数，层数，权值，学习率等；其次，以训练数据为输入，初始化
权值，通过计算决定输出层的输出及误差；然后，使用反向传播算法，从
输出层向前，层层地将误差反馈到前一层。
Matlab中的神经网络预测方法
Matlab中的神经网络预测方法引言神经网络是一种模拟人脑神经元的计算模型，通过构建输入层、隐藏层和输出层之间的连接，可以对复杂的非线性问题进行建模和预测。
在Matlab中，有丰富的神经网络工具箱，提供了多种神经网络预测方法和算法。
本文将介绍一些常用的神经网络预测方法，并说明其在Matlab中的实现原理和应用场景。
一、前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最常见的神经网络模型，也是最基本的一种。
其模型结构包括输入层、隐藏层和输出层，信号在网络中只能向前传播，不会回流。
前馈神经网络使用反向传播算法进行训练，通过不断调整连接权值和阈值来提高网络的预测能力。
在Matlab中，可以使用feedforwardnet函数创建前馈神经网络模型。
该函数的输入参数包括隐藏层节点数、训练算法和激活函数等。
例如，以下代码创建一个具有10个隐藏层节点的前馈神经网络模型：```matlabnet = feedforwardnet(10);```创建好的神经网络模型可以通过train函数进行训练，如下所示：```matlabnet = train(net, X, Y);```其中X和Y为训练数据的输入和输出。
训练完成后，可以使用sim函数对新的数据进行预测，如下所示：```matlabY_pred = sim(net, X_pred);```Y_pred为预测结果，X_pred为待预测的输入数据。
二、递归神经网络（Recurrent Neural Network）递归神经网络是另一种常见的神经网络模型，不同于前馈神经网络，递归神经网络允许信号在网络中进行循环传播，使得模型可以处理序列数据和时间序列数据。
递归神经网络拥有记忆功能，可以通过上一时刻的输出来影响当前时刻的输出。
在Matlab中，可以使用narnet函数创建递归神经网络模型。
该函数的输入参数包括隐藏层节点数、训练算法和激活函数等。
网络数据预测中的神经网络模型性能分析
网络数据预测中的神经网络模型性能分析在当今信息爆炸的时代，大量的数据被产生和传输，这使得网络数据预测成为了一项重要的任务。
神经网络模型是在这个领域中被广泛应用的一种方法，它通过模拟人脑神经元的工作原理，能够高效地处理和学习大规模的数据。
本文将从性能分析的角度，探讨网络数据预测中神经网络模型的优势和不足之处。
一、神经网络模型的性能优势神经网络模型具有以下几个方面的性能优势，使得它成为网络数据预测的一种首选方法。
1. 非线性拟合能力神经网络模型具有非常强大的非线性拟合能力。
相比于传统的线性模型，神经网络可以学习更加复杂和抽象的关系，并能处理非线性数据。
这使得神经网络能够更好地适应不同类型的网络数据，并提供更加准确的预测结果。
2. 并行计算能力神经网络模型中的多个神经元和多个隐藏层可以同时进行计算，这使得神经网络具有强大的并行计算能力。
在大规模的网络数据预测任务中，神经网络可以充分利用计算资源，提高运算效率，加快预测速度。
3. 自适应学习能力神经网络模型具有自适应学习能力，能够根据输入数据的变化自动调整模型参数。
这使得神经网络能够适应不同网络环境的变化，具有更好的预测稳定性和鲁棒性。
同时，神经网络也可以进行在线学习，实时更新模型，适应不断变化的网络数据。
二、神经网络模型的性能不足之处除了上述的性能优势外，神经网络模型也存在一些不足之处，需要我们在实际应用中予以注意。
1. 可解释性差神经网络模型通常被视为黑盒模型，其内部的运算过程和预测结果的解释性较差。
这使得我们在使用神经网络模型时，很难理解模型为什么会做出这样的预测，给模型的解释性和可信度带来了一定的挑战。
2. 参数选择困难神经网络模型中有许多参数需要人为设定，如学习率、激活函数等。
这些参数的选择非常关键，不恰当的参数选择可能会导致模型性能下降甚至失效。
而寻找最优的参数组合往往是一个复杂的优化问题，需要大量的试错和调参。
3. 数据需求高神经网络模型通常需要大量的数据进行训练，以获得更好的性能。
神经网络预测时间序列
神经网络预测时间序列如何作预测?理想方法是利用已知数据建立一系列准则,用于一般条件下预测,实际上由于系统的复杂性而不太可能,如股票市场预测。
另一种途径是假设一次观测中过去、未来值之间存在联系。
其中一种选择是发现一个函数,当过去观测值作为输入时,给出未来值作为输出。
这个模型是由神经网络来实现的。
1.2 神经网络预测时间序列(1) 简单描述在时间序列预测中,前馈网络是最常使用的网络。
在这种情形下,从数学角度看,网络成为输入输出的非线性函数。
记一个时间序列为}{n x ,进行其预测可用下式描述:),,(1+-1-+=m n n n k n x x x f x (1)时间序列预测方法即是用神经网络来拟合函数)(⋅f ,然后预测未来值。
(2) 网络参数和网络大小用于预测的神经网络性质与网络参数和大小均有关。
网络结构包括神经元数目、隐含层数目与连接方式等,对一个给定结构来说, 训练过程就是调整参数以获得近似基本联系,误差定义为均方根误差,训练过程可视为一个优化问题。
在大多数的神经网络研究中,决定多少输入与隐层单元数的定量规则问题目前尚未有好的进展,近有的是一些通用指导:首先, 为使网络成为一个完全通用的映射,必须至少有一个隐层。
1989年证明一个隐层的网可逼近闭区间内任意一个连续函数。
其次,网络结构要尽可能紧致,即满足要求的最小网络最好。
实际上,通常从小网络开始。
逐步增加隐层数目。
同样输入元数目也是类似处理。
(3) 数据和预测精度通常把可用的时间序列数据分为两部分:训练数据和检验数据。
训练数据一般多于检验数据两倍。
检验过程有三种方式:短期预测精度的检验。
用检验数据作为输入,输出与下一个时间序列点作比较,误差统计估计了其精度。
长期预测中迭代一步预测。
以一个矢量作为输入,输出作为下一个输入矢量的一部分,递归向前传播。
直接多步预测。
即用1+-1-m n n n x x x ,,直接进行预测,输出k n x +的预测值,其中1>k 。
提高多目标输出神经网络模型泛化能力和预测精度的方法
第２ ６卷
较 大 的学 习速 率在 训 练 的初 始 阶段能 加速 误差 ， 随着训 练 的不 断深 入 ， 导致 权值 在修 正过 程 中 但 会 超 出误差 的最 小 值而难 以达到期 望或 永不 收敛 ， 以一般 ｌ 取值 在 ０ ０ 至 ０ ８之 间 。 所 ｒ ．１ ．
关 键 词 ： Ｐ网 络 ； Ａ ＡＢ 泛 化 能 力 ； 习精 度 ； 练 算 法 Ｂ Ｍ ＴＬ ； 学 训
中 图分 类 号 ： Ｐ ８ Ｔ １３ 文献 标识 码 ： Ａ
人 工神 经网 络 由于具 有误 差小 、 度高 的优点 ， 已广 泛应 用 于工 业 、 业 、 济 、 精 现 农 经 医疗 等众 多领域 。 据统计， 在人 工神 经 网络 的实 际应 用 中 ，５ 左 右均 使 用 Ｂ ８ Ｐ神 经 网 络 （ 用 误 差反 向传播 算 法 对 网 络 采
（ 山 科 学技 术 学院 信 息科 学 与数 学 系 ． 东 佛 山 ５ ８ ０ ） 佛 广 ２ ０ ０
摘 要 ： 提高 Ｂ 为 Ｐ网 络 模 型 的泛 化 能 力 和 学 习精 度 ， 神 经 网 络 的 结 构 、 数 设 计 ， 及基 本 训 练 算 法 的 选 定 等 从 参 以 方 面 进 行 研 究 ， 出 了程 序 设 计 过 程 ． 出 了有 效 的 解 决 方 法 给 提
权值 进行 训练 的 多层前 向 网络 ） 或它 的变 化形 式［ 。由 Ｍａｈ ｒ ｓ公 司开 发 的一种 高性 能 的 数值 计算 ＝ ｌ ‘ ｔｗｏｋ
和可 视 化软 件—— ＭＡＴＩ ＡＢ 中神经 网络 工 具 箱 ， 以方 便 地进 行 神 经 网络 设 计 与训 练 ， 得 Ｂ 可 使 Ｐ网络 的应 用得 以“ 及 ” 普 。
利用神经网络预测台风路径的变化趋势
利用神经网络预测台风路径的变化趋势随着科技的迅猛发展，人类对天气预测的精度也不断提高。
在台风这一特殊天气事件中，神经网络技术已经被广泛运用。
下面，本文将介绍神经网络预测台风路径变化趋势的相关技术。
I. 神经网络概述神经网络是一种能够模拟人类大脑处理信息的计算机模型。
通过多层次的神经元相互连接，可以将输入的数据进行处理并输出相应的结果。
在实践中，神经网络的训练过程是非常重要的。
通过引入大量的数据进行训练，神经网络可以逐渐适应训练集中的数据分布，并在测试集上展现出一定的推广能力。
II. 台风路径预测中的神经网络技术在台风路径预测中，我们需要输入一组数据，包括台风当前的位置、移动方向和速度等信息，以及一些与台风路径有关的环境因素，比如陆地高度、海水温度等等。
这些数据被输入到神经网络中，神经网络将会输出一组结果，表示台风未来几天可能到达的位置。
在训练神经网络上，我们将历史的台风路径数据作为训练集进行训练。
根据历史数据，神经网络可以学习到台风在不同的环境条件下的移动规律。
与传统的统计方法不同，神经网络可以考虑到更多因素的影响，并可以自适应地调节参数，以适应不同的预测需求。
III. 基于神经网络的台风路径预测模型基于神经网络的台风路径预测模型在实践中已经得到了广泛的应用。
以我国国家气象局的研究为例，他们开发了一个基于神经网络的台风路径预测系统，称之为“逸仙”。
这个系统可以实时地进行台风路径预测，并且在实践中证明了非常高的预测精度。
逸仙系统的基本原理如下：首先，通过监测系统获取时实的气象数据，并将其存储到数据库中；然后，利用神经网络模型对台风路径进行预测，并输出预测结果；最后，将预测结果进行展示并保存到数据库中。
通过展示不同的预测结果，用户可以选择最优的方案来制定防灾预案。
IV. 神经网络预测技术的优势与局限神经网络预测技术在台风路径预测中的应用具有以下优势：（1）适应性强。
神经网络可以自适应地调整权值和偏置值，以适应不同的预测需求和环境条件。
神经网络模型的精度与鲁棒性
神经网络模型的精度与鲁棒性神经网络是一种机器学习中非常重要的模型，它能够处理一些非常复杂的任务，比如图像分类、自然语言处理等等。
但是，神经网络模型存在一些问题，比如它的精度和鲁棒性。
精度是指神经网络在对数据进行预测时的准确度。
在理想情况下，神经网络应该能够完美的预测数据。
然而，在实际应用中，网络的精度可能并不完美，因为数据集可能存在不同的噪声和数据缺失等问题。
因此，如何提高神经网络的精度是一个非常重要的问题。
有几种方法可以提高神经网络的精度。
第一种方法是增加训练数据的数量。
更多的数据意味着更好的泛化性能和更高的精度。
第二种方法是对网络进行优化，比如调整网络的参数和结构，使其更适合解决特定的问题。
第三种方法是使用先进的深度学习算法和架构，比如卷积神经网络、循环神经网络等。
然而，神经网络的精度并不是唯一的标准，鲁棒性也是一个非常重要的指标。
鲁棒性是指网络对噪声、干扰和攻击的抵抗能力。
在实际应用中，网络往往会遇到各种不同的噪声和干扰，比如图像中的光照变化、扭曲、旋转等等。
在这些噪声和干扰的情况下，网络的精度可能会降低，因此提高神经网络的鲁棒性也是非常重要的。
与提高精度不同，提高神经网络的鲁棒性是一个相对困难的问题。
因为实际应用中的噪声和干扰很难被建模和预测。
有一些方法可以提高神经网络的鲁棒性，比如对抗训练和校准技术，但是这些方法都具有一定的局限性和难度。
对抗训练是指使用对抗样本来训练网络，以提高其鲁棒性。
对抗样本是一种针对神经网络的攻击方法，它通过对输入数据进行微调和扰动，从而让网络做出误判或者降低精度。
对抗训练方法使用对抗样本来训练网络，使其具有解决对抗样本的能力。
然而，对抗训练方法也有一些问题，比如对抗样本的生成过程需要大量的计算和时间，对于一些实际应用来说是很困难的。
另一种提高神经网络鲁棒性的方法是校准技术。
校准技术是指对神经网络输出进行校准，使其更加准确和鲁棒。
校准技术可以通过对神经网络输出进行调整和修正来实现，从而提高其鲁棒性。
神经网络算法优化研究
神经网络算法优化研究随着信息时代的发展，数据量的不断增加和复杂度的加大，人们需要更加高效的算法来处理数据，神经网络算法成为了热门的研究方向。
神经网络算法优化研究，就是通过优化神经网络算法，提高其处理数据的精度和效率。
本文将从神经网络算法的发展、优化技术、优化方法以及未来趋势四个方面介绍神经网络算法优化研究。
一、神经网络算法的发展神经网络是模拟人类神经系统的计算机系统。
在已有的数据集上，通过训练使其自主学习识别特征。
神经网络算法的原理是模拟人脑的神经元，通过大量的样本和不断的迭代训练，提取数据的各个特征，从而达到分类或者预测的目的。
二、神经网络算法优化技术神经网络算法优化技术主要包括正确的神经网络结构设计、合理的算法选择和优化算法的应用，其中神经网络结构设计是关键。
1. 神经网络结构设计神经网络结构设计可以分为前馈神经网络和循环神经网络两种结构。
前馈神经网络是最常见的结构，数据的传输是单向的，输出端只与输入端相连，没有回路；循环神经网络则是有回路的神经网络，能够实现短期记忆之类的功能，但相应的优化难度也较大。
2. 算法选择目前，常用的神经网络算法有BP（反向传播算法）、RBF（径向基核函数神经网络）和SVM（支持向量机）等。
BP算法是最常用的神经网络优化算法，其优点就是梯度下降算法可以快速找到一个全局最优值。
RBF神经网络借助径向基核函数，支持变换后的特征，能够更好地学习数据，但对高维数据不太友好。
SVM能够很好地处理高维数据，具有良好的泛化能力。
3. 优化算法的应用优化算法是神经网络算法中最为重要的一步。
目前常用的优化算法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
遗传算法和蚁群算法以及粒子群算法基于不同的奖惩制度，通过迭代寻找最优解。
优化算法的选择将直接决定神经网络算法的精度和处理效率。
三、神经网络算法的优化方法优化神经网络算法，需要从不同的角度考虑。
以下分别介绍几种常用的优化方法。
1. 学习率变化学习率变化是常见的优化方法，可以通过缩小学习率，使训练达到更优的结果，可以起到加速收敛和防止震荡的作用。
基于深度神经网络的序列预测技术研究
基于深度神经网络的序列预测技术研究近年来，人工智能技术的发展带来了很多惊人的成果，其中深度学习技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中，基于深度神经网络的序列预测技术成为了研究热点之一。
一、深度学习技术简介深度学习是一种机器学习技术，是一种通过构建多层非线性模型，实现自主学习、自主提取特征、高效识别数据信息的技术。
深度学习的优势在于其能够处理大量高维数据，具备强大的模式识别和分类能力。
深度神经网络是一种用于训练深度学习模型的神经网络模型。
它主要包括输入层、输出层和多个隐藏层。
每个隐藏层包含多个神经元，相邻两个隐藏层之间都用到非线性的激活函数。
使用反向传播算法，通过不断的迭代训练，调整各个层之间的权重和参数，从而使得深度神经网络的预测精度不断提高。
二、序列预测技术简介序列预测是对于时间序列、语音信号、文本语言等连续型数据进行预测的技术。
序列预测技术主要通过对数据和规律进行分析，预测未来的趋势和发展方向。
序列预测技术广泛应用于金融、气象、物流等多个领域，并取得了很好的效果。
序列预测技术可以分为线性和非线性预测两种。
线性预测主要利用时间序列分析、回归分析等传统数学方法进行预测，但由于其无法处理非线性问题，在预测复杂数据时效果较差。
而与之相比，基于深度神经网络的非线性序列预测技术具备很强的适应能力，可以在处理非线性问题时取得更好的效果。
三、基于深度神经网络的序列预测技术的研究现状基于深度神经网络的序列预测技术目前已经得到了广泛的研究和应用。
提出了很多基于深度神经网络的序列预测模型，在金融、环境、交通等多个领域得到广泛应用。
其中，主要的模型包括循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元网络(GRU)等。
在股票预测领域，研究者们使用LSTM模型对股票价格序列进行建模，结果显示LSTM模型可以有效的捕捉到股价波动的规律，并有较好的预测能力。
在气象预测领域，研究者们使用GRU模型对气象时间序列进行预测，并与传统时间序列分析方法做了比较，发现GRU模型的预测能力更为优秀。
基于人工神经网络的冷挤压精度预测
摘 要 ： 文 选 择 了三 层 Ｂ 神 经 网 络 来 进 行 冷 挤 压 成 形 精 度 的 预 测 ， 用 正 交 实 验 设 计 的方 法 来 选 取 人 本 Ｐ 采
工 神 经 网 络 的 训 练 和 测 试 样 本 ， 按 照 一 定 的 原 则 对 人 工 神 经 网 络 进 行 了 训 练 。 结 合 典 型 实 例 ， 证 了 用 人 并 验 工 神经 网络预测 冷挤压 成形 精度 的有 效性 。
关 键 词 ： 算 机 应 用 ； 度 预 测 ； 挤 压 ； 工 神 经 网 络 计 精 冷 人 中 图 分 类 号 ： Ｇ３ ６ Ｔ ７ 文献标 识码 － Ａ
１ 引 言
２
人 工 神 经 网 络 模 型 的 构 建
冷 挤 压是 一种 重 要 的金 属 塑性 近 净 成形 工 艺 ，
一
其 连 线 只 表 示 一 部 分 信 息、 而 不 是 一 个 完 整 的 具 体 ，
概 念 。 只 有 通 过 各 神 经 元 的 分 布 式 综 合 效 果 才 能 表 达 出 特 定 的 概 念 和 知 识 。 由 于 人 工 神 经 网 络 中 神 经
组 权 重 形 式 形 成 一 种 网络 稳 定 状 态 的 能 力 。 时 ， 同
大 量 实 践 也 证 明 了 Ｂ 网 络 在 工 程 领 域 的 实 用 性 和 Ｐ
元 个 数 众 多 以及 整 个 网 络 存 储 信 息 容 量 的 巨 大 ， 使 得 它 具 有 很 强 的处 理 不 确 定 性 信 息 的 能 力 ，即 使 输 入 信 息 不 完 全 、 准 确 或 模 糊 不 清 ， 工 神 经 网络 仍 不 人 然 能够联 想 思维 存 在 于记 忆 中 的事 物 的完 整 图像 。 只 要 输 入 的 模 式 接 近 于 训 练 样 本 ，系 统 就 能 给 出 正 确 的 推 理 结 论 ｆ 本 文 借 助 于 人 工 神 经 网络 的 非 线 性 ｌ １ 。
神经网络在靶场动态精度预测射击精度中的应用
弹 丸命 中并 摧毁 目标 ， 因此 ， 舰 炮 武器 系统 外场 试 在
验 中考 核射 击精 度 尤为重 要 。考 核射 击精 度 需要 一
定数 量 的试 验样 本 ， 这就 要求 有 大量 的外 场试 验 ， 由
于 受到 靶标 特性 、 量安 控保 障能 力 以及 经费 、 期 测 周
ＬＩＹｕｎ— ｈａ ＬＩ Ｋｕｉｙ ｎｇ ｃ ｏ， Ｕ －ｏ
（ ｉ ９ ９ １ｏ Ａ， ｌｄ ｏ１ ５ ０ ，ｈｎ ） Ｕｎｔ ２ ４ ｆＰＬ Ｈｕｕ ａ ２ ０ １Ｃ ｉａ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｉ ａ ｇ ， ｈ ａ ｐ ｅ ｓｚ ｆ ｔ ｅ ｄ ｎ ｍ ｉ ｃ ｕ ａ ｙ ｔ ｓ ｓ ａ ｅ ｕ ｔ ｎ ｈ ｎ ｆｔ ｅ ｆｒｎ ｓ ｒ ｃ ： ｎ ｒ ｎ ｅ ｔ ｅ ｓ ｍ ｌ ｉ ｅ ｏ ｈ ｙ ａ ｃ ａ ｃ ｒ ｃ ｅ ｔｉ ｄ ｑ ａ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｏ ｅ ｏ ｈ ｉｉ ｇ ａ ｃ ｒ ｃ ｓｒ ｌ ｔｖ ｌ ｎ ｕ ｆ ｅ ｔ ｃ ｕ ａ ｙ ｉ ｅａ ｉ ｅ ｙ ｉ ｓ ｆｉ ｎ ．Ｔｈ ｕ ｈ Ｍ ａ ｉ ｇ ｕ ｅ ｏ ｙ ｎ ｃ ａ ｃ ｒ ｒ － ｓ ｉ ａ ｉ ｇ ｆ ｉ ｇ ａ ｃ ｒ ｃ ａ ｃ ｏ ｇ ｋ ｎ ｓ ｆ ａ ｍｉ ｃ ｕ ｙ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｍ ｔｎ ｉ ｎ ｃ ｕ ａ ｙ ｃ ｎ ｒ ｉ ｃ ｅ ｓ ｈ ｅ ｔ ｓ ｍ ｐ ｅ ｓｚ ｉ ｉ ａ ｗａ ｓ ｄ ｆｉｕ ｔ ｉ ａ ｇ ｏ ｔ ｓ ｔ Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ｎ ｒ ａ ｅ ｔ ｅ ｔ ｓ ａ ｌ ｉｅ，ｔ ｓ ｌ ｙ ｉｆ ｌ ｎ ｒ ｎ ｅ ｈ ｗ ｏ ｕ ｅ ｉ． ｃ ｉ ａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｓ ａ ｍｅ ｈ ｄ ｔ ａ ｙ ａ ｃ ａ ｃ ｒ ｙ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔｎ ｉｉ ｇ ａ ｃ ｒ ｙ ｕ ｉ ｇ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ ｔ ｓ ａ ａ ｉ ｈ ｔ ｄ ｎ ｍｉ ｃ ｕ ｃ ｒ — ｓ ｍａ ｉ ｇ ｆ ｎ ｃ ｕ ｙ ｂ ｓ ｎ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｓ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｅ ｔ ｄ ｔ ｎ ｒ ｒ ｎ ｅ Ｔｈ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔ ｕ ｉ ｇ ｔ ｉ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｍａ ｎ ａ ｃ ｅ ｒ ｅ ｏ ｏ ｆ ｅ ｃ ｏ ｅ ｔ ｒ ｓ ｌ ｎ ａ ｇ ． ｅ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗｓ ｔ ａ ｓ ｎ ｈ ｓ ｅ ｈ ｉ ｕ ｙ ｅ ｈ ｎ ｅ ｄ ｇ ｅ ｆ ｃ ｎ ｉ ｎ ｅ ｆ ｒ ｔ ｓ ｅ ｕ ｔ ａ ｄ ｄ ｒ ｄ ｃ ｅ ｔｅ ｐ ｎ ｅ ｎ ｒ ｎ ｅ Ｔｈ ｙ ｈ ｓ ｄ ｆｎ ｔ ｒ ｃ ｉ ａ ａ ｕ ｎ ｎ ｖ ｌｇ ｎ ｗｅ ｐ ｎ ｓ ｓ ｅ ． ｅ ｕ ｅ ｔ ｓ ｘ ｅ ｓ ｓｉ ａ ｇ ． ｅ ｗａ ａ ｅ ｉ ｉｅ ｐ ａ ｔｃ １ ｌ ｅ ｉ ａ ａ ｕ ａ ｏ ｙ ｔ ｍ ｖ
人工神经网络中的样本对输出精度影响分析
价 值工程
人工神经 网络 中的样本对输 出精度影响分析
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宋 绍 云 Ｓ ｎ ｈ ｏｕ ； ｏ ｇＳ ａｙ ｎ 白金 荣 Ｂ ｉ ｉｒｎ ａ Ｊｎ ｏ ｇ
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预测的神经网络方法
预测的神经网络方法用于时间序列分析的大多数方法，如勃克斯-詹金斯（Box-Jenkins ）方法均假设各变量之间是一种线性关系，这种局限性使其在实际应用过程中很难准确地进行分析和预测。
在过去的十多年中，一些学者注意到这种局限性并提出了一些非线性时间序列模型，如H. Tong 和K. S. Lim 提出的阈值自回归模型等，这些方法均属于模型驱动的方法，即首先辩识出各数据间的关系，然后再估计模型参数。
近年来，神经网络模型作为一种非线性模型被用来研究预测问题，由于其自身的特性，神经网络模型属于数据驱的方法。
目前，神经元网络模型已成功地应用于许多领域，诸如经济预测、财政分析、贷款抵押评估和矿产预测等许多经济领域。
将神经元网络应用于预测领域，总的来说有两种方式：直接预测和非直接预测。
1）直接预测这种方式是利用神经元网络的非线性特性去逼近一个时间序列或者一个时间序列的变型，通过神经元网络清晰的逻辑关系，利用过去时刻的值去表达未来时刻的值，即))(,),1(),(()1(~n t X t X t X t X --=+ θ利用神经元网络来研究预测问题，一个很大困难就在于如何确定网络的结构，具体地讲，就是如何确定隐层的节点数。
当隐层节点数太少时，预测的精度无法得到保证；太多时，网络在训练过程中又容易陷入局部极小点。
因此，在不减少网络性能的前提下，选择一个最佳的网络结构成为网络设计的关键。
不少学者在这方面进行了一些研究，提出了一些方法，从总体上看，这些方法可分为4类。
（1）特定方法采用这种方法时，分析设计人员通常对所要处理的问题有比较清晰的概念，网络的结构由过去的经验主观地来决定。
采用这种方法的一个理由是神经元网络具有较强的鲁棒性，即网络的性能通常不会受网络结构的影响。
然而，尽管神经元网络模型在某种程度上对某些问题具有很好的鲁棒性，但网络的结构通常会对网络的性能造成影响，这也是这种方法的缺陷。
（2）动态方法与特定方法不同，动态方法是在网络训练过程中根据系统误差动态地增加或减少网络隐层节点的数目，直到系统的误差不再改变为止。
评价神经网络拟合精度的另一个指标
评 价 神 经 网络 拟 合 精 度 的 另 一 个 指 标
徐 力 平 ， 张 炎 华
（ 海 交通 大学 信 息 检 测技 术 及 仪 器 系 ， 海 ２ ０ ３ ） 上 上 ０ ０ ０
摘 要 ：在 基 于神 经 网 络 的 故 障检 测 中 ， 求 神 经 网络 拟 合 某 特 定 动 态 系统 时 均 方 预 测 误 差 的均 要 值 及 其 标 准 差 均 小 ， 在 以均 方预 测 误 差 的均 值 作 为 评 价 神 经 网络 逼 近 特 定 动 态 系统 性 能 的 系统 故 化 交 叉证 实 法 的 基 础 上 进 行 改 进 ， 以均 方 预 测 误 差 的 均 值 和 标 准 差 两 个 指 标 评 价 神 经 网 络 逼 近 特
Ａｎ ｈ ｉｅｒｏｎ ｔ ｕ ｏｔ ｅｒＣｒｔ ｉ ｏ Ｊ ｄｇｅ Ｐｅｒｏｒ ａｎ ｅ ｏ ｆ ｍ ｃ ｆＮｅｕ ａｌＮｅｔ ｏｒ ｓ ｒ ｗ ｋ
Ｕ — ｎ ， ＺＨ Ａ Ｎ Ｇ Ｌｉ ｐｉ ｇ Ｙａｎ ｈｕａ —
（ ｐ ． ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ Ｍ ｅ ｓ ｒ ｍ ｅ ｔＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ａ ｄ Ｉ ｓ ｒ ｍ ｅ ｔ ｈ ｎ ｈ ｉＪａ ｔ ｎ ｎ ｖ Ｄｅ ｔ ｆＩ ｆ ｒ ｔｏ ａ ｕ ｅ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｎ ｔｕ ｎ ，Ｓ ａ ｇ ａ ｉｏ ｏ ｇ Ｕ ｉ ．
准 Ｂ Ｐ算 法 经 过 足 够 的训 练 ， 以 任 意 精 度 逼 近 任 能 意 函 数 及 其 各 阶 导 数 ． ｌｋ ｎ２ 明 了 单 隐 层 网络 Ｅｓ ｅ ｌ证 为 好 ， 加 隐 层 可 导 致 网络 性 能 的 下 降 ， 通 常 用 单 增 故 隐 层 的 网 络 ． 文 分 析 了 神 经 网 络 作 为 在 线 状 态 估 本 计 器 ， 于 故 障 检 测 时 对 神 经 网络 的要 求 ， 述 了现 用 简 有 的 选 择 网络 隐 层 神 经 元 数 的 方 法 及 其 缺 陷 ， 出 提
MEA优化BP神经网络的压力脉动预测方法
MEA优化BP神经网络的压力脉动预测方法
陈家焕;曾云;邓育林;李想;钱晶
【期刊名称】《软件导刊》
【年(卷),期】2022(21)6
【摘要】对于混流式水轮机而言,尾水管的压力脉动是导致机组振动、影响机组稳定运行的重要因素。
为了在机组设计阶段就能有效预测混流式水轮机尾水管的压力脉动并对其采取相应措施以减小压力脉动,引入BP神经网络对压力脉动进行预测,利用思维进化算法(MEA)的全局搜索能力优化BP神经网络的权值和阈值。
结果表明,经过MEA优化后的BP神经网络预测精度可达0.99148,比传统BP神经网络的预测精度提高0.721%。
MEA优化BP的压力脉动预测效果比传统BP的预测效果更好、精度更高,可用于实际工程。
【总页数】5页(P31-35)
【作者】陈家焕;曾云;邓育林;李想;钱晶
【作者单位】昆明理工大学冶金与能源工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于遗传算法优化BP神经网络的地层破裂压力预测方法
2.基于MEA优化BP 神经网络的天然气短期负荷预测
3.基于MEA-BP神经网络建筑工程造价指数预测
4.基于MEA-BP神经网络的PM2.5质量浓度预测模型
5.基于MEA优化BP神经网络的刀具磨损预测
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精度损失实验系统的神经网络预报
输入层单元传到隐层单元 ， 经隐层单元逐层处理后再传 到输 出
层单元 ， 由输 出层单元处理后产生一个输 出模式 。
如果 输 出模式 与期望模式 的误差不 能满足要求 ， 则沿着 原来 的连接通路逐层返 回 ， 通过修正各层神经元的连接权值 ， 使误差逐步趋 向最 小值 。在完成学 习训练后 ， 点数 ，
网络 中每个输 入都 通过一 个适 当的权 值 Ｗ与下一 层相
连， 网络输出为 Ｙ －ｗ — 。 ＝／ ｘ Ｈ） 其神经元的变化函数 为连续可 （
微 的 Ｓｇ ｏ ｉ ｉ ｍ ｄ函数 。
ｈ— ｆ ＝ —— ｌ— ＿ （） １
络也称为局部感知场网络。作为基 函数 的形式有 多种 ， 笔者采 用最 常用 的高斯函数作 为激 活函数 ：
Ｒ Ｆ神经网络的产生具有很强 的生物学背景 。在人的大 Ｂ 脑皮层 区域 中， 局部调节及交叠的接受域 （ ｃｐｉ ｅ ） ｒ ｅｔ ｅ ｌ 是人 ｅ ｖｆ ｄ ｉ 脑反应的特点 。 基于接受域 的这一特点 ， ｏｄ 和 Ｄ ｒｅ 出 Ｍ ｏｙ ａｋｎ 提 了一种神经元 网络结构 ， Ｒ Ｆ网络。 Ｂ 即 Ｂ Ｒ Ｆ神经元 网络由输入 层、 隐含层和输 出层组成 ， 各层有多个 神经元 ， 相邻两层单元之 间单方向连接 ， 其结构 如图 ２所示 。输入层节点只传递输入 信 号到 隐含 层 ， 隐含层节 点的激活 函数 由像高斯 函数那样的辐 射状作用 函数构成 ， 而输 出层节点 的激活 函数通 常是 简单 的
输 出层 实现从 （ ） ｘ 一 的线性映射 ， 即
机械与仪器的精度不仅反映一个 国家 的工业 水平 ， 也是国
式 中 Ｈ为阈值。 因此输 出量 为 ０到 １ 间的连续量 ， 可以实现从输入 之 它 到输 出的任意非线性映射 。 Ｐ算 法的学 习过程是： Ｂ 输入 信息从
混合精度训练fp16用于神经网络训练和预测
混合精度训练fp16⽤于神经⽹络训练和预测混合精度训练混合精度训练是在尽可能减少精度损失的情况下利⽤半精度浮点数加速训练。
它使⽤FP16即半精度浮点数存储权重和梯度。
在减少占⽤内存的同时起到了加速训练的效果。
IEEE标准中的FP16格式如下：取值范围是5.96× 10−8 ~ 65504，⽽FP32则是1.4×10-45 ~ 3.4×1038。
从FP16的范围可以看出，⽤FP16代替原FP32神经⽹络计算的最⼤问题就是精度损失。
float ： 1个符号位、8个指数位和23个尾数位利⽤fp16 代替 fp32优点：1）TensorRT的FP16与FP32相⽐能有接近⼀倍的速度提升，前提是GPU⽀持FP16（如最新的2070,2080,2080ti等）2）减少显存。
缺点：1）会造成溢出因此，在⽇常使⽤过程中，常使⽤双混合精度训练。
如图：此过程中的技术：1） Loss scaling ：会存在很多梯度在FP16表达范围外，我们为了让其落⼊半精度范围内，会给其进⾏等⽐放⼤后缩⼩。
流程：对百度&英伟达相关论⽂的解读⽂中提出了三种避免损失的⽅法：1.1. 为每个权重保留⼀份FP32的副本在前向和反向时使⽤FP16，整个过程变成：权重从FP32转成FP16进⾏前向计算，得到loss之后，⽤FP16计算梯度，再转成FP32更新到FP32的权重上。
这⾥注意得到的loss也是FP32，因为涉及到累加计算（参见下⽂）。
⽤FP32保存权重主要是为了避免溢出，FP16⽆法表⽰2e-24以下的值，⼀种是梯度的更新值太⼩，FP16直接变为了0；⼆是FP16表⽰权重的话，和梯度的计算结果也有可能变成0。
实验表明，⽤FP16保存权重会造成80%的精度损失。
1.2. Loss-scaling得到FP32的loss后，放⼤并保存为FP16格式，进⾏反向传播，更新时转为FP32缩放回来。
下图可以看到，很多激活值⽐较⼩，⽆法⽤FP16表⽰。
了解神经网络的精度和准确度的差异
了解神经网络的精度和准确度的差异神经网络是一种通过多层次的神经元模拟人脑神经元网络的人工智能技术。
它可以通过学习海量数据并调整自身参数，实现对大量数据的高效预测和分类。
在神经网络中，精度和准确度是两个非常重要的性能指标，本文将详细介绍神经网络中精度和准确度的差异和应用。
1. 神经网络精度的概念与计算方法神经网络的精度是指它对样本数据分类的准确程度，通常是指正样本（positive）和负样本（negative）中，正确分类的样本数占总样本数的比例，也就是精确预测的概率。
简单的说，精度越高，分类的结果越准确。
神经网络精度的计算方法如下：$$Accuracy = \frac{Predicted\,Correctly}{Total\,Predictions}$$其中，Predicted Correctly 表示神经网络正确预测的样本数，Total Predictions 则表示所有样本的总数。
2. 神经网络准确度的概念与计算方法神经网络的准确度是指它分类的正负样本中，被正确分类的样本数占正负样本总数的比例。
简单来说，准确度越高，错分的概率就越低。
神经网络准确度的计算方法如下：$$Precision = \frac{True\,Positive}{True\,Positive + False\,Positive}$$其中，True Positive 表示神经网络将正样本正确分类的样本数，False Positive 则表示神经网络将负样本错误分类的样本数。
3. 神经网络精度和准确度的差异尽管神经网络的精度和准确度都与正样本和负样本的正确分类率有关，但两者是有区别的。
通俗的说，准确度是描述预测的准确性，而精度则是描述模型的稳定性。
神经网络的精度只关心正确预测的比例，而准确度则关注分类结果的正确率。
例如，当我们研究一个机器学习模型时，只关注模型的精度可能导致过拟合（overfitting）。
也就是模型在训练阶段表现良好，但在测试数据上表现较差的问题。
神经网络的混合精度利用GPU的性能加速神经网络训练
神经网络的混合精度利用GPU的性能加速神经网络训练神经网络在人工智能应用中扮演着至关重要的角色，如何提高神经网络的训练速度和准确性一直是人工智能领域的热门话题。
混合精度和GPU是这个问题的解决方案。
在本文中，我们将探讨神经网络的混合精度利用GPU的性能加速神经网络训练的原理和实践方法。
一、混合精度加速神经网络训练原理混合精度指的是神经网络的各层参数使用不同的数值精度，其中可以使用低精度浮点数16位，而不是传统的32位浮点数。
这种精度降低可以显著减少内存访问，当然序计算和I/O开销，从而使计算更加快速。
但是，低精度参数可能会导致精度下降，从而影响最终的模型质量。
为了解决这个问题，我们可以在神经网络的某些层使用32位浮点数，而在其他层使用16位浮点数。
这样，既可以提高训练速度，又可以保持模型的高精度。
二、GPU加速神经网络训练原理GPU是图形处理单元的简称。
在近年来，GPU被广泛应用于深度学习和计算机视觉领域中。
GPU加速是通过将数据从CPU传输到GPU 内存，以使大规模并行计算变得可行。
与CPU相比，GPU具有更多的处理单元和高速共享内存，因此能够更快地完成计算。
使用GPU加速训练和推断可以显著提高深度学习的速度和效率。
三、混合精度加速和GPU加速的威力结合结合混合精度和GPU，可以达到更快的训练速度和更高的模型准确性。
使用混合精度可以降低内存访问、序计算和I/O开销，使用GPU 可以更快地进行计算。
例如，使用TensorCore加速的GPU，可以通过16位浮点数运算获得32位浮点数的预测精度。
此外，GPU还可以使用多个流进行并行训练和推断，从而使深度学习计算速度得到进一步提高。
四、实践方法在实践中，使用混合精度和GPU加速神经网络训练需要考虑一些要点。
首先，需要为混合精度训练和推断编写定制化程序。
其次，需要选择适当的学习率调度策略和正则化方法，以平衡精度和性能。
最后，需要使用混合精度和GPU加速训练的框架，如TensorFlow、PyTorch等。
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神经网络预测外汇的误差、精度情况
一、涨落方向预测效果
1.1涨落方向的计算公式：
for( i=0;i<Testnum;i++)
If((Result[i+1]- Result[i])* (Computer_Result[i+1]- Computer_Result[i]))>=0
num=num+1
percent=(num/Testnum)*100%
公式中，Testnum 表示测试例数；Result 表示用来测试数据的实际值，Computer_Result 表示通过神经网络训练学习而计算出的测试数据的预测值。
I 表示工作日，i+1表示下一个工作日；如果满足
(Result[i+1]- Result[i])* (Computer_Result[i+1]- Computer_Result[i]))>=0 (1) 则说明第二天与第一天汇率实际值的差，和第二天与第一天汇率预测值的差是同号。
也就是说，第二天比第一天汇率的实际值增涨时，第二天比第一天的预测值也增涨了。
最终涨落度以这两者差的同号个数在测试例数中所占的比例来计量。
1.2涨落效果
表1 涨落情况分析
测试例数
涨落度 20个 64%-71% 30个
62%-70% 50个
53%-59% 100个 53%-61%
涨落情况分析如图所示，这是单机版forcast 的测试结果。
涨落度是满足上面（1）式的测试数据量与测试例数的比例。
从此分析结果得出如下结论：
1、测试数据和训练数据间隔越近，准确度越高。
2、测数例数越少，涨落度的值越大。
二、误差分析
2.1误差计算公式
M x x Y M t t t SE 2)
(12∑=-= （2）
公式（2）为半方差SE （half square error ）计算误差公式，其中M 是预测的
次数，t 是预测汇率的时间序数，t x 是第t 时刻汇率的预测值，t x 是第t 时刻汇率
的实际值。
2.2误差效果分析
这个误差计算结果主要用来衡量网络收敛效果。
最小训练误差在forcast 中可以根据自己的需要来自行设定。
通常在训练时，设定的最小误差为1.0e-4。
如最小训练误差为1.0e-4，实际训练次数为3675次，误差为1.77559e-4。
下图是欧元收盘价训练误差的变化图。
三、预测效果分析
3.1预测效果分析
在C/S 方式中，神经网络训练是在forcast 选择好网络模型的基础上，以所选日期内的汇率数据为历史数据来预测以后的汇率数据。
在这里的训练只能对网络中的部分参数进行微调。
选练完后同样有测试，其测试对比图如下所示：
0 图 欧元收盘价网络训练误差变化
训练次数 3048
纵坐标每格为：0.0001
横坐标每格为：60
系统自动对所选数据按5：1的比例分成训练和测试两部分。
图中红线为测试数据的实际值，绿线为测试值。
3.2具体预测实例情况
表2 欧元开盘价的预测值和实际值的对比
(1)预测一天
日期实际值00.2.20-03.4.1501.4.2-03.4.1502.4.15-03.4.1503.1.1-03.4.15
2003-4-16 1.0799 1.07953 1.087073 1.07982 1.07972
（2）预测三天
日期实际值00.2.20-03.4.1501.4.2-03.4.1502.4.15-03.4.1503.1.1-03.4.15 2003-4-16 1.0799 1.07953 1.087073 1.07982 1.07972 2003-4-17 1.0906 1.08027 1.08214 1.0827 1.08111 2003-4-18 1.0882 1.08097 1.08332 1.08167 1.0829
（3）预测五天
上表是欧元开盘价以不同时段作为训练样本的预测值与实际值的对比情况。
预测的日期为2003-4-16起，往后一天、三天、五天的汇率值。
实际值是样本的实际汇率值；00.2.20-03.4.15是预测前训练所选的起始日期和终止日期，这一列是在这个训练样本下的预测值；01.4.2-03.4.15，02.4.15-03.4.15，和03.1.1-03.4.15是同样的，分别用这些起始到终止日期之间的汇率数据做训练集，然后预测，对应的预测值如表中所示。
通过对比得出如下结论：
1．同一日期为起始，预测一天、三天，更多天的汇率，前面相同日期的预测值是不变的。
2．训练集的汇率不能太大，也就是说要尽量用靠近预测日期的汇率来预测，这样效果要明显好些。
3．对同一时段的汇率不能反复训练，否则会出现训练过度，会影响预测效果。
4．用来在服务器端的模型的配置文件，也与所选数据有一定的关系，需要在一定时间给与更新。