基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究

基于时间序列预测思想,运用MATLAB软件,构建适合于煤层气井产水量预测的BP神经网络模型。以沁水盆地南部柿庄TS-006井为预测实例的结果表明:BP神经网络模型能够较准确地预测出煤层气井未来7 d的

基于BP神经网络原油气油比预测模型研究，张青松，，针对国外原油气油体积比预测模型在国内一些油田并不适用，在分析前向BP神经网络基本原理的基础上，提出了原油气油体积比新的预测�

将34神经网络应用于人口预测模型研究，讨论了可行性、网络结构设计和学习算法；计算实例 表明，人口预测的神经网络模型具有客观性、精度高、易操作的特点。34神经网络是误差反向传播的多层前向网络， 其信息处

BP神经网络的优化及应用研究,有一定的参考价值

基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型研究.zip

基于遗传算法优化BP神经网络的非线性拟合模型，利用数据做预测，数据代码都在压缩包里，可以直接运行。

针对炼焦行业亟待解决的节能减排、降低成本和提高焦炭质量的问题,分析了影响焦炭质量的主要因素,选择了六项指标来预测焦炭的质量,建立了通过遗传算法(GA)优化神经网络的焦炭质量预测模型。实践表明,GA优化

GABP，遗传算法优化神经网络（BP)进行预测，优化前后对比，可套用在其它模型。

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运用粒子群优化算法（PSO）改良Bp神经网络模型，预测21~22赛季NBA总冠军归属。粒子群算法借鉴鸟群觅食行为，通过集体信息共享寻找最优解，从而提升神经网络预测精度。