基于BP神经网络--马尔科夫模型的BDI短期预测
基于BP神经网络算法的汇率价格短期预测研究
基于BP神经网络算法的汇率价格短期预测研究作者：黄山姜淳来源：《科技创新与应用》2019年第32期摘; 要：随机信号预测在金融行业有着重要应用。
文章基于Back Propagation Network的隨机信号预测方法，利用三种国际货币汇率价格的历史数据作为参考，对未来汇率价格进行短期预测，与实际价格进行比较分析，并得出结论。
有助于对外汇市场的发展方向和趋势分析，无论是对监管层进行决策还是对投资者提供投资选择，都将会具有非常重要的现实意义。
关键词：BP神经网络;汇率;预测;Matlab中图分类号：TP183 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2019）32-0001-05Abstract： Random signal prediction has important applications in the financial industry. Based on the random signal prediction method of Back Propagation Network and using the historical data of the exchange rates of three international currencies as a reference， this paper makes a short-term prediction of the future exchange rate prices， compares them with the actual prices， and draws a conclusion. It is helpful to analyze the development direction and trend of the foreign exchange market and has a very important practical significance for making decisions on the regulatory level or to providing investment choices for investors.Keywords： BP neural network; exchange rate; forecast; Matlab1 概述当前，随着我国资本市场的开放度呈现不断提高的趋势，在这样一个形势下，市场建设作用愈加明显，国家开放程度越来越高，人民币汇率将更加向市场决定的方向不断改革迈进。
基于BP神经网络的风电场短期功率预测
据纵向对 比法 、 绝对均值法ｆ ７ 】 等。 将异常数据看作预测数 据处理的人工智能算法ｆ ８ Ｊ 】 在异常数据处理 中的应用解决
了数据处理粗糙 、 修正效果不理想的缺点 ， 也减少 了运行 人员的工作量 ， 避免了人工干预带来 的误差。本文将失真 数据修正看作空缺数据一样处理 ， 所以异常数据 的处理 可 分为失真数据的查找和空缺数据 的补全 。
Hale Waihona Puke 收稿 日期２ ０ １ ３ 一 Ｏ １ — ２ ８
作者简介
所
丽（ １ ９ ８ ６ 一） ， 女， 黑龙 江人 ， 在读硕 士， 研究方向 ： 分布 式电源、 电动汽车充电站规 划。
２ ０ １ ３ ． ０ ４Ｂ
总第 ２ ６ Ｏ期
雌们
叭。
差跳跃 ｌ 生 较大， 个别点不能满足要求。相 比较而言， 一元线 性回归方程将空缺值作为预测值进行补全 ，提高了数据补 全的精度 ， 为负荷 的预测提供 了相对真实可信的数据。
系， 本文运用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 中的相关性分析 ， 研究功率与风速和功率 之间的关系 ， 从而确定神经 网络的输入层神经元个数。 选取 当前功率点 ｙ 、当前功率点前 ５个点 的功率 值 （ ， ， 凰， ， 。 ） 和当前点风速 与之前 ４ 个 点的风速 值（ ， ： ， 。 ， ） 作为研究对象 ， 进行相关性分析。从结果 可以看出 ， 所有的 自变量与因变量功率之间的相关系数在 ０ ． Ｏ １ 的水平上相关显著 ， 且均是正相关。 其 中， 当前功率序 列 ｙ与风速 。 ， ， ，功 率 和 ， 。 之 间的相关 系数 均 大于 ０ ． ８ ， 说 明 ， ， ， 和 。 。 与 ｙ之间均具 有高度相 关性 ， 而且都在 ０ ． ０ １ 的水平上相关显著 。
基于改进的BP神经网络的预测模型
基于改进的BP神经网络的预测模型随着人工智能技术的发展，神经网络在各个领域得到了广泛的应用。
其中，BP 神经网络是最常用的神经网络之一，用于各种模式识别、回归和预测问题。
然而，BP神经网络仍然存在一些问题，例如收敛速度慢、易陷入局部极小值等。
因此，为了提高预测精度和速度，改进BP神经网络成为研究的重点。
改进的BP神经网络显著提高了预测精度和速度。
一种常见的方法是增加隐藏层的神经元数量。
更多的神经元可提供更多的信息和更强的学习能力。
通过增加神经元数量，可以从输入到输出层更准确地建立非线性映射。
然而，过多的神经元也会导致训练时间过长和过拟合问题。
这时，正则化技术可以使用，通过权重衰减来避免过拟合问题，从而提高预测精度。
除了增加神经元和正则化技术，优化神经网络算法也是提高BP神经网络的一种方法。
例如，引入动量项可以加快算法的收敛速度，提高预测的准确性。
动量项是前一次更新误差的线性组合和本次更新误差的线性组合的和。
这样做可以加速权重更新，使权重更新的方向不会轻易改变。
同时，也可以避免由于梯度变化而导致的震荡情况。
在BP神经网络中，选择适当的激活函数也是非常重要的。
常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数等。
sigmoid函数可以将任何输入压缩到0到1之间，但是，它的导数在输出与0或1的附近为0，这导致了训练过程中的梯度弥散问题。
ReLU和tanh函数可以解决这个问题。
ReLU函数直接将输出截断为0 ，因此没有出现梯度弥散问题。
但是，ReLU函数本身也存在一些问题，例如输出为0导致该神经元失活。
Tanh函数把输入压缩到-1到1之间，也能避免梯度弥散问题。
因此，在特定的问题中选择适当的激活函数是非常重要的。
总之，改进BP神经网络是提高预测精度和速度的关键。
增加隐藏层神经元数量、正则化技术、动量项、适当选择激活函数等方法都可以提高神经网络的性能。
这些改进方法的选用和经验的总结，是构建基于改进的BP神经网络预测模型的关键所在。
基于核主成分分析法的BP神经网络短期负荷预测
基于核主成分分析法的BP神经网络短期负荷预测短期负荷预测的方法有很多，BP神经网络是目前研究最为成熟的神经网络模型之一。
然而BP网络存在着收敛速率慢、易陷入局部极小等问题。
针对此缺陷，文章提出了基于核主成分分析的遗传算法神经网络模型，利用KPCA法提取负荷数据的主成分。
并用GA优化BP网络的权值和阈值，克服易陷入局部极小的不足。
最后通过实例分析，证明了算法的有效性。
标签：短期负荷预测；遗传算法；核主成分；BP神经网络短期电力负荷预测主要是指预报未来几小时、一天至几天的电力负荷，电力负荷预测是能量管理系统的重要组成部分[1]。
目前神经网络技术在短期负荷预测中使用广泛，并已有许多很成功的应用实例[2]。
然而BP神经网络具有训练速度慢和对初始权值敏感以致容易陷入局部极小点的缺陷。
针对以上问题，文章提出了基于核主成分分析法的BP神经网络模型。
利用KPCA对训练样本的输入个数进行降维优选，以较少输入代替原始大量输入，同时信息大部分得以保留。
同时将遗传算法与BP神经网络结合，利用GA的全局搜索优化BP网络的结构参数，有效克服BP算法的局部收敛等问题。
1 核主成分分析法核主成分分析（Kernel Principle Component Analysis：KPCA）的基本思想为：首先通过非线性映射将非线性可分的原始样本输入空间变换到一个线性可分的高维特征空间，然后在这个新的空间中完成主成分分析，它的核心在于利用核技巧对经典的主成分分析法（Principle Component Analysis）进行的一种非线性推广[3]。
1.1 核主成分分析法基本原理2 GA-BP神经网络模型2.1 BP神经网络原理BP（Back Propagation）神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，3层BP网络的结构包括输入层、输出层和一个隐含层。
BP 神经网络的基本原理是采用梯度下降法调整权值和阈值使得网络的实际输出值和期望输出值的均方误差值最小。
基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型
基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型摘要：近年来，光伏发电系统作为一种绿色能源发展迅猛，受到了广泛关注。
预测光伏发电系统的输出功率具有重要意义，可以为电力系统的运行调度和能源管理提供参考。
本文通过研究改进的BP神经网络模型，提出了一种基于该模型的光伏发电系统输出功率短期预测模型。
实验证明，改进的BP神经网络模型能够有效地提高光伏发电系统输出功率的预测精度和稳定性。
第一章绪论1.1 研究背景随着环境保护意识的不断增强和可再生能源的发展，光伏发电作为一种清洁能源逐渐受到人们的关注。
预测光伏发电系统的输出功率对于电力系统的运行调度和能源管理具有重要意义。
1.2 研究目的本文旨在提出一种有效的光伏发电系统输出功率短期预测模型，通过改进BP神经网络模型，提高预测精度和稳定性。
第二章相关理论介绍2.1 光伏发电原理本节介绍光伏发电系统的工作原理和组成结构。
2.2 BP神经网络模型本节介绍经典BP神经网络模型的原理和结构。
2.3 改进的BP神经网络模型本节介绍改进的BP神经网络模型，包括权重更新算法和激活函数的改进方法。
第三章光伏发电系统输出功率短期预测模型设计3.1 数据采集与预处理本节介绍采集到的光伏发电系统输出功率数据的预处理方法，包括数据清洗、平滑和归一化等。
3.2 模型输入特征选择本节介绍选择模型输入特征的方法，包括历史功率数据、气象数据和时间特征等。
3.3 模型结构设计本节详细介绍改进的BP神经网络模型的结构设计，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量和连接权重的确定。
第四章实验与结果分析4.1 实验数据本节介绍实验采集到的光伏发电系统输出功率数据。
4.2 实验设置本节介绍实验中使用的BP神经网络模型和改进方法的参数设置。
4.3 实验结果分析本节分析实验结果，包括预测精度和稳定性的评估以及与其他方法的比较。
第五章结论与展望5.1 结论本文提出了一种基于改进BP神经网络的光伏发电系统输出功率短期预测模型。
Python机器学习应用之基于BP神经网络的预测篇详解
Python机器学习应⽤之基于BP神经⽹络的预测篇详解⽬录⼀、Introduction1 BP神经⽹络的优点2 BP神经⽹络的缺点⼆、实现过程1 Demo2 基于BP神经⽹络的乳腺癌分类预测三、Keys⼀、Introduction1 BP神经⽹络的优点⾮线性映射能⼒：BP神经⽹络实质上实现了⼀个从输⼊到输出的映射功能，数学理论证明三层的神经⽹络就能够以任意精度逼近任何⾮线性连续函数。
这使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题，即BP神经⽹络具有较强的⾮线性映射能⼒。
⾃学习和⾃适应能⼒：BP神经⽹络在训练时，能够通过学习⾃动提取输⼊、输出数据间的“合理规则”，并⾃适应地将学习内容记忆于⽹络的权值中。
即BP神经⽹络具有⾼度⾃学习和⾃适应的能⼒。
泛化能⼒：所谓泛化能⼒是指在设计模式分类器时，即要考虑⽹络在保证对所需分类对象进⾏正确分类，还要关⼼⽹络在经过训练后，能否对未见过的模式或有噪声污染的模式，进⾏正确的分类。
也即BP神经⽹络具有将学习成果应⽤于新知识的能⼒。
2 BP神经⽹络的缺点局部极⼩化问题：从数学⾓度看，传统的 BP神经⽹络为⼀种局部搜索的优化⽅法，它要解决的是⼀个复杂⾮线性化问题，⽹络的权值是通过沿局部改善的⽅向逐渐进⾏调整的，这样会使算法陷⼊局部极值，权值收敛到局部极⼩点，从⽽导致⽹络训练失败。
加上BP神经⽹络对初始⽹络权重⾮常敏感，以不同的权重初始化⽹络，其往往会收敛于不同的局部极⼩，这也是每次训练得到不同结果的根本原因BP 神经⽹络算法的收敛速度慢：由于BP神经⽹络算法本质上为梯度下降法，它所要优化的⽬标函数是⾮常复杂的，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效；⼜由于优化的⽬标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近0或1的情况下，出现⼀些平坦区，在这些区域内，权值误差改变很⼩，使训练过程⼏乎停顿；BP神经⽹络模型中，为了使⽹络执⾏BP算法，不能使⽤传统的⼀维搜索法求每次迭代的步长，⽽必须把步长的更新规则预先赋予⽹络，这种⽅法也会引起算法低效。
基于BP神经网络马尔科夫模型的漳泽水库水质预测
基于BP神经网络马尔科夫模型的漳泽水库水质预测张茜;冯民权【摘要】以灰色关联分析为基础,利用BP神经网络马尔可夫模型对漳泽水库水质进行预测.对数据进行处理并分析其关联度,以COD为参考序列,选择关联度较高的总氮、氨氮、溶解氧、五日生化需氧量、总磷作为灰色神经网络的输入节点.在BP网络预测结果的基础上采用马尔可夫链对残差序列进行修正,经过修正,预测的偏差分别由9.99％～22.33％降低到3.49％～16.72％,使修正值更加接近实测值.BP 网络马尔可夫模型,结合了BP网络和马尔可夫的优点,提高了预测的精度,对于水库水质预测提供一定的参考价值.【期刊名称】《黑龙江大学工程学报》【年(卷),期】2018(009)002【总页数】7页(P38-44)【关键词】灰色关联分析;BP神经网络;马尔科夫链;水质预测;漳泽水库【作者】张茜;冯民权【作者单位】西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室, 西安710048;西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室, 西安 710048【正文语种】中文【中图分类】X824水质预测对水质的维护和管理起着至关重要的作用，它是水环境计划、评估和控制的前提。
通过对研究区域的水质进行预测，可进一步掌握当地水环境质量的变化，并发现水质恶化的影响因素，从而提出相应的治理方法措施[1-3]。
现在已有多种水质预测方法，主要包括构建物理模型的预测方法[4]，灰色系统预测法[5-6]，神经网络预测法[7]，模糊理论预测法[8]，以及数理统计预测法[3，9]等。
天然因素如物理、化学、生物、气象等和人类活动都会对水库湖泊的水质产生影响，水质情况是一个涵盖诸多因素的复杂体系[10]。
现有水质预测模型很大程度尚不能包含以上的因素，这些水质预测往往不能达到很好的效果，这使得水污染与水资源的长远规划和管理有很大的难度。
在进行水质预测过程中，往往会受到水文条件和水质监测条件等的影响，大部分预测的过程都缺乏长时间的水质数据，能很好适应这种情况的是灰色系统分析法[11-14]。
基于神经网络和马尔柯夫链的网络流量预测方法
基于神经网络和马尔柯夫链的网络流量预测方法作者：张立燕马华林来源：《数字技术与应用》2011年第03期摘要:本文提出了一种新的网络流量预测方法,该方法根据网络流量历史值,用bp神经网络算法进行预测,然后用马尔柯夫链对bp神经网络算法预测时产生的误差进行修正,从而达到较高的预测精度。
应用此模型对实际网络流量进行预测,结果表明了该方法是有效可行的。
关键词:马尔柯夫链预测误差bp神经网络中图分类号:TP316.8 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2011)03-0095-021、引言网络流量的预测问题可以归为时间序列问题,我们用bp神经网络对网络流量进行了预测,实验发现该算法具有较高的预测精度,但对随机波动性大的数据序列进行预测时预测精度不高。
马尔柯夫链预测法是利用系统现在状态和发展趋势去预测将来的可能状态的概率,或者说预测事件在预测区间发生的概率。
本文结合了bp神经网络和马尔柯夫链的优点,提出了神经网络马尔柯夫链预测模型。
该模型大大提高了模型拟合和预测精度,并将其应用在流量预测中,实验表明了这种方法的有效性。
2、BP神经网络算法Bp神经网络的基本思想是利用LMS学习算法,在网络的学习过程中使用梯度搜索技术,利用误差向后传播来修正权值,从而实现网络实际输出和期望输出的均方差最小化。
本论文中,采用了只有一个隐藏层的神经网络模型。
其中表示输出单元,表示隐藏单元,表示输入单元,从输入单元到隐藏单元的连接权为,从隐藏单元到输出单元的连接权为,和分别对应于适当选定的隐藏层和输出层活化函数,则隐藏单元的输入为其中为输出单元的期望值。
利用梯度下降算法对权进行学习,对于隐藏单元到输出单元之间的连接权矩阵,利用梯度下降规则得到式中:大于0,为适当选定的学习步长。
同理,对于从输入单元到隐藏单元之间的连接权矩阵利用链式法则可得这样可对权实现实时更新:根据这个更新规则,每一步迭代都减小了在线误差,从而达到某一极小值。
基于BP神经网络电力负荷短期预测研究
引言 另外 ， 网络 才有 严 格 的梯度 下 降法进 行学 习 ，权值 修正 的解析 式 目前 ，全 国供 电紧张 ，部 分严 重地 区经常 缺 电，造 成许 多发 分 非 常 明确 。 电设备 不能及 时检 修 ，处 于超 负荷 的运转 状态 。会 导致机 组老 化 （ ）Ｂ 二 Ｐ网络算 法 加 速 ，出现 不可预 见 的事 故 ，造 成人 员 、财产 的伤 亡 。因此 对未 （ ）初始 化 。给 没给 连接 权值 、ｖ 阈值 ０与 赋 予 区间 １ ｓ 来 电网内负荷 变化 趋势 的 预测 ，是 电网调 度部 门和 设计 部 门所 必 ｒ １１ 一 ， 内的随机 值 １ 须 具备 的基本 信息 之一 。 （ ） 确 定 输 入 Ｐ 和 目 标 输 出 Ｔ 选 取 一 组 输 入 样 本 ２ 。 电力 系统 负荷 预测 是 电力生产 部 门的 重要 工作 ，通过 精确 的 Ｐ （ ｐ，． 和 目标 输 出样 本 ＝ｆ２＂ 提供 给 网络 。 ＝ － ） ， Ｐ （，Ｃ ，） ， ｆ ｔ 预测 电力 负荷 ，可 以经济 的调 度发 电机 组 ，合理 安排 机组 启停 、 （ ）用 输入 样 本 Ｐ ｐ Ｐ， Ｐ） ３ （－ ２ 、连接 权 和 阈值 计算 中 ， …， 机组检 修 计划 ，降低 发 电成本 ，提 高经 济效益 。负荷 预测对 电力 间层 各单元 的输入 Ｓ，然 后用 通 过传 递 函数计算 中间层各 单元 ， 系统控 制 、运行和 计 划都 有着 重要 的意 义 。电力 系统 负荷变 化受 的输 出 ｂ 。 多方面 的影 响 ，包 括 不确 定性 因素 引起 的随机 波动 和周 期性 变化 ∑ｗ ０ ｉ 一』 ｐ 规 律 。并且 ， 由于受 天气 、节假 日等特殊 情况 影 响，又 使 负荷变 ｂ ＝ｆ（， ， ｓ） 化 出现 差异 。神经 网络 具有 较 强非线 性 的映射 功 能，用神 经 网络 来 预测 电力 负荷越 来越 引起人 们 的关注 。 （ ）利 用 中间层 的输 出ｂ 、连接 权 和 阈值 计算 输 出层 ４ 二 、Ｂ Ｐ网络理 论 各 单 元 的输 出 ，然 后通 过传 递 函 数 计算 输 出层各 单 元 的 响应 ， Ｃｔ ， （ ）Ｂ 一 Ｐ网络 结构 Ｂ 神经 网络全称 为 Ｂ ｃ—ｒ ｐ ｇｔｏ ｅｗ ｒ ，即反 向传播 Ｐ ａ ｋＰ ｏａ ａ ｉｎ ｔｏｋ Ｎ Ｌ＝ ｊ ，＝ ， ｆ ∑ｖｂ ｔ ｌ ｇ ２ 网络 ，是一种 多层前馈 神经 网络 ，结 构 图如 图 ｌ 所示 ，根据 图示 Ｃ ＝ｆ Ｌ ） ＝１ ， ， （ ｔ ， ・ ｑ ， ２一 可 以知道 Ｂ 神经 网络 是一 种有三 层 或三层 以上 的神 经 网络 ， Ｐ 包括 （ ）利 用 目标 向量 ， （’ …ｔ 和 网络 的实 际输 出 ，计 算 ５ ：ｆ ，） ｌ 输 入层 、 中间层 （ 隐层 ）和 输 出层 。前后 层之 问 实现全 连接 ，各 层 之 间的神经 元 不进行 连接 。 当学 习样本 输入 后 ，神经 元 的激活 输 出层 各单 元 的一股 化误 差 ｄ 。 ＝【 Ｊ Ｌ 【 Ｃ ） ＝ ｌ ， ， ｆ 一 ， Ｊ ， ｔ ， ２ ｑ 之 经 由各 层从 输入 层 向输 出层传 递 。之后 ，根据 减少 目标输 出与 （ ）利用 连 接权 ｖ、 输 出层 的一 般化 误 差 和 中间层 的输 ６ 实 际输 出误差 的原 则 ，从 输 出层 反 向经过各 层至 输入 层 ，逐级 修 ， 正各 连接 的权值 ，该算 法成 为 “ 误差 方 向传 播算 法 ” ，即 Ｂ 算法 。 出 计 算 中间层 各单 元 的一般 化误 差 ｅ 。 Ｐ 由于 误差反 向传 播不 断进行 ，网络对 输 入模 式响应 的 正确 率也不 ｅ （ｄｖｂ 一） ｊ Ｙ ， ）１ｊ ：２ ｊ ｂ （
基于预估-校正综合BP神经网络的短期光伏功率预测
基于预估-校正综合BP神经网络的短期光伏功率猜测一、引言随着全球对可再生能源的需求不息增长，光伏发电逐渐成为重要的清洁能源之一。
然而，由于光伏发电受天气等各种因素的影响，其功率输出具有较大的波动性和不确定性。
因此，准确猜测光伏功率成为管理和优化光伏发电系统运行的重要工作。
现有的光伏功率猜测方法主要包括基于物理模型和基于统计学方法。
然而，基于物理模型的猜测方法需要大量的测量数据和复杂的计算，且对气象数据的准确性要求较高。
基于统计学方法仅通过历史数据进行简易的统计分析，往往无法准确抓取各种因素间的复杂干系。
为了提高光伏功率猜测的准确性，本文提出了一种基于预估-校正综合BP神经网络的方法。
该方法结合了神经网络的优势，通过预估和校正两个阶段的训练来逐步提高猜测的准确性。
二、方法介绍1. 数据采集与预处理为了进行光伏功率猜测，起首需要采集和整理相关的数据。
常用的数据包括光伏板的输出功率、气象数据（如太阳辐射、风速、温度等）以及其他可能影响光伏功率的因素。
采集得到的数据需要进行预处理，包括缺失值的处理、异常值的剔除以及数据归一化等。
2. 预估阶段的神经网络训练在预估阶段，接受BP神经网络进行光伏功率的初步猜测。
BP神经网络是一种常用的人工神经网络，具有较强的非线性拟合能力。
依据已有的数据，将光伏功率作为目标输出，气象数据和其他因素作为输入，通过反向传播算法进行网络的训练。
训练过程中，依据猜测结果与真实值的误差不息调整网络的权值和阈值，以提高猜测的准确性。
3. 校正阶段的神经网络训练在校正阶段，对预估阶段得到的初步结果进行进一步的校正和优化。
依据预估结果与实际功率输出值之间的误差，再次使用BP神经网络进行训练。
不同的是，校正阶段的训练中，除了输入数据外，还将预估阶段的结果作为输入，以进一步提高猜测的准确性。
4. 模型评估与优化为了评估模型的准确性和稳定性，需要使用一定比例的数据作为测试集进行验证。
通过计算猜测误差指标，如均方根误差、平均肯定误差等，来评判模型的性能。