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改进的VLBP算法及其在销售预测中的应用

作　者: 李海莉
导　师: 肖人岳
学　校: 华南理工大学
专　业: 计算数学
关键词: 人工神经网络 BP算法 VLBP算法 学习因子 销售预测
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 42次
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内容摘要


人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是模拟生物神经系统的非线性系统,具有强大的并行处理、分布式存储、自适应学习、高度容错的能力。几十年来,人们提出了数十种神经网络模型,并且在众多领域中得到了非常广泛的应用。BP网络作为应用最广泛的网络,具有结构简单,技术成熟的优点。然而由于BP算法采用的是误差函数的梯度下降法,因而存在易陷入局部最优、对初值敏感以及收敛速度慢等问题。本文对神经网络的结构、分类以及学习算法作了较为系统的综述,探讨了BP神经网络的结构模型、学习方法,并且介绍了国内外对BP算法改进的研究现状。在BP算法中,学习因子起着重要作用。本文对学习因子进行了深入研究,并在可变速率BP算法(Variable learning rate backpropagation,VLBP)的基础上提出了一种改进的VLBP算法。该算法将学习因子与误差比值相关联,通过引入以相邻两次误差比值为自变量的学习因子调整函数动态的调整学习因子变化率,从而达到提高算法收敛性能的目的。通过XOR问题、非线性函数逼近问题、乳腺癌数据库模式分类问题以及带噪声函数逼近问题的仿真实验验证了本文提出的改进的VLBP算法能有效提高BP算法的收敛精度和收敛速度。最后,本文将该算法应用于实际问题。本文将该算法应用于手机的实际销售量数据库并进行了实例预测研究,同时,将该算法与常用的预测方法进行了对比研究。我们建立了一个神经网络预测模型,分别用VLBP算法和本文提出的改进的VLBP算法,训练网络模型。预测数据表明与标准的VLBP算法相比较,改进的算法提高了算法的收敛速度和收敛精度。

全文目录


摘要  6-7
ABSTRACT  7-10
第一章 绪论  10-15
  1.1 研究背景  10-11
  1.2 神经网络的研究与发展状况  11-13
  1.3 研究意义  13
  1.4 论文的内容及组织安排  13-15
第二章 神经网络  15-23
  2.1 神经网络的基本概念与构成  15-18
    2.1.1 生物神经元模型  15-16
    2.1.2 人工神经元模型  16-17
    2.1.3 神经网络的构成  17-18
  2.2 神经网络的学习算法  18-20
    2.2.1 有导师学习  18-19
    2.2.2 无导师学习  19-20
  2.3 神经网络的分类  20-21
    2.3.1 前馈型网络  20-21
    2.3.2 反馈型网络  21
  2.4 神经网络的应用  21-22
  2.5 本章小结  22-23
第三章 BP神经网络概述  23-31
  3.1 BP神经网络结构  23-24
    3.1.1 BP神经网络隐层数的确定  23-24
    3.1.2 各层神经元个数的确定  24
  3.2 BP神经网络学习算法  24-27
    3.2.1 传统BP算法描述  24-26
    3.2.2 传统BP算法流程  26-27
  3.3 BP算法的缺陷和改进  27-30
    3.3.1 传统BP算法缺陷  27-28
    3.3.2 BP算法的改进  28-30
  3.4 本章小结  30-31
第四章 一种改进的VLBP算法  31-44
  4.1 标准BP算法收敛性分析  31-32
  4.2 自适应调节学习因子的改进策略  32-36
  4.3 基于学习因子的改进的VLBP算法  36-37
  4.4 仿真实验  37-43
  4.5 本章小结  43-44
第五章 改进的VLBP算法在销售预测中的应用  44-57
  5.1 常用预测方法  44-50
    5.1.1 时间序列预测方法  44-49
    5.1.2 回归分析方法  49-50
  5.2 BP神经网络预测方法  50-51
    5.2.1 BP神经网络预测模型  51
    5.2.2 BP神经网络预测方法  51
  5.3 改进的VLBP算法用于预测及实验结果比较  51-56
    5.3.1 改进的VLBP算法解决销售预测的步骤  51-54
    5.3.2 改进的VLBP算法流程图  54-55
    5.3.3 神经网络的训练与预测结果比较  55-56
  5.4 本章小结  56-57
结论  57-58
参考文献  58-62
攻读硕士学位期间取得的研究成果  62-63
致谢  63

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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