基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)研究 答辯ppt

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)研究

作者:劉銘指導(dǎo)老師:熊朝松08級(jí)電信（2）班研究任務(wù)通過(guò)運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，可以進(jìn)行預(yù)測(cè)事物的發(fā)展，節(jié)省了實(shí)際要求證結(jié)果所需的研究時(shí)間。論文分為六個(gè)部分，第一部分主介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究背景及意義；第二部分主要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，基本原理、分類(lèi)和分析方法，第三部分討論了有預(yù)測(cè)能力的是BP網(wǎng)絡(luò)。而在第四部分，討論了也具有預(yù)測(cè)功能的RBF網(wǎng)絡(luò)。第五個(gè)部分通過(guò)舉一個(gè)空調(diào)故障預(yù)測(cè)的例子來(lái)展示以及對(duì)比兩種預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的能力。最后一個(gè)部分對(duì)論文進(jìn)行總結(jié)，提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的發(fā)展前景。參考文獻(xiàn)董軍,胡上序,混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn)展和展望[J]信息與制,1997,26(5)”360-368.中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)設(shè)備維修分會(huì),機(jī)械設(shè)備維修問(wèn)答叢書(shū),編委會(huì)空調(diào)制冷設(shè)備維修問(wèn)答.[Z]機(jī)械工業(yè)出版社.宋桂榮.,改進(jìn)BP算法在故障診斷中的應(yīng)用.[N]沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2001.23(3):252～254.韓力群,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、設(shè)計(jì)及應(yīng)用..[M]北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2002.余江海.一種制冷系統(tǒng)故障診斷方法.[C]上海交通大學(xué)碩士論文,2001.馬銳,人工神經(jīng)網(wǎng)路原理,[M]機(jī)械工業(yè)出版社.朱大奇,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀及其展望,[N]江南大學(xué)學(xué)報(bào)2004.3:103～108胡金濱,唐旭清.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法及其應(yīng)用[J].信息技術(shù),2004,28(4);1~4.智會(huì)強(qiáng),牛坤,田亮等.BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)逼近領(lǐng)域內(nèi)的比較研究[J].科技通報(bào),2005,2(2).劉永.張立毅,BP網(wǎng)絡(luò)與RFB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)及其性能比較[J].電子測(cè)量技術(shù)研究設(shè)計(jì)。2007.4：77~80.胡守仁,余少波,戴葵,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)[M].長(zhǎng)沙:國(guó)防科技大學(xué)出版社,1992.內(nèi)容安排順序人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究背景及意義人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，基本原理、分類(lèi)和分析方法BP預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)RBF預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于空調(diào)系統(tǒng)故障的預(yù)測(cè)結(jié)論與展望人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究背景及意義背景：現(xiàn)代計(jì)算機(jī)構(gòu)成單元的速度是人腦中神經(jīng)元速度的幾百萬(wàn)倍，對(duì)于那些特征明確，推理或運(yùn)算規(guī)則清楚地可編程問(wèn)題，可以高速有效地求解，在數(shù)值運(yùn)算和邏輯運(yùn)算方面的精確與高速極大地拓展了人腦的能力，從而在信息處理和控制決策等方面為人們提供了實(shí)現(xiàn)智能化和自動(dòng)化的先進(jìn)手段。當(dāng)人們的思想轉(zhuǎn)向研究大自然造就的精妙的人腦結(jié)構(gòu)模式和信息處理機(jī)制時(shí)，推動(dòng)了腦科學(xué)的深入發(fā)展以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究背景及意義意義：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能領(lǐng)域的重要分支，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)現(xiàn)是神經(jīng)網(wǎng)路研究的基本問(wèn)題之一。從對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行理論探討的角度，可以通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真途徑來(lái)模擬實(shí)現(xiàn)特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或算法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)例子現(xiàn)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛運(yùn)用到了各個(gè)領(lǐng)域，它的更多用法也在不斷被開(kāi)發(fā)中，用它來(lái)預(yù)測(cè)事物的發(fā)展也是其中之一，而現(xiàn)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型可通過(guò)幾個(gè)問(wèn)題就能確定答題者是否感染艾滋病，以往判定出入境人員是否感染艾滋病，必須要進(jìn)行特異性血清學(xué)診斷和病原體檢測(cè)，不僅花費(fèi)時(shí)間，還需要被檢測(cè)者支付一定的費(fèi)用，因而工作比較難以開(kāi)展。項(xiàng)目鑒定組組長(zhǎng)、廣東省出入境檢驗(yàn)檢疫局衛(wèi)生檢疫處處長(zhǎng)胡龍飛認(rèn)為，這一項(xiàng)目使得在沒(méi)有特異性血清學(xué)診斷和病原體檢測(cè)的條件下，有望在口岸疾病監(jiān)測(cè)和現(xiàn)場(chǎng)衛(wèi)生檢疫工作中及時(shí)發(fā)現(xiàn)性病、艾滋病高危人群，盡早切斷傳播途徑，最大限度地保障口岸安全。據(jù)了解，用這個(gè)模型研究者隨機(jī)抽取了15例梅毒患者和15例非性病患者進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果該模型準(zhǔn)確地識(shí)別出15例梅毒病例，準(zhǔn)確率達(dá)100%。這就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的意義，通過(guò)問(wèn)題建模用反向傳播算法來(lái)計(jì)算出答案，直接縮短了原本檢查需要的實(shí)驗(yàn)時(shí)間。人工神經(jīng)網(wǎng)路的原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用類(lèi)似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的神經(jīng)元之間相互聯(lián)接構(gòu)成。每個(gè)神經(jīng)元代表一種特定的輸出函數(shù)，稱(chēng)為激勵(lì)函數(shù)。每?jī)蓚€(gè)神經(jīng)元間的連接都代表一個(gè)對(duì)于通過(guò)該連接信號(hào)的加權(quán)值，稱(chēng)之為權(quán)值，這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式，權(quán)重值和激勵(lì)函數(shù)的不同而不同。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對(duì)自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對(duì)一種邏輯策略的表達(dá)。人工神經(jīng)網(wǎng)路的原理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)的一種模擬。盡管人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)規(guī)模宏大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、功能神奇，但其最基本的處理單元卻只有神經(jīng)元。人工神經(jīng)系統(tǒng)的功能實(shí)際上是通過(guò)大量神經(jīng)元的廣泛互連，以規(guī)模宏偉的并行運(yùn)算來(lái)實(shí)現(xiàn)的。人工神經(jīng)網(wǎng)反映了人腦功能的若干基本特性，但并非生物系統(tǒng)的逼真描述，只是某種模仿、簡(jiǎn)化和抽象。人工神經(jīng)網(wǎng)路的原理與數(shù)字計(jì)算機(jī)比較，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)成原理和功能特點(diǎn)等方面更加接近人腦，它不是按給定的程序一步一步地執(zhí)行運(yùn)算，而是能夠自身適應(yīng)環(huán)境、總結(jié)規(guī)律、完成某種運(yùn)算、識(shí)別或過(guò)程控制。神經(jīng)元也和其他類(lèi)型的細(xì)胞一樣，包括有細(xì)胞膜、細(xì)胞質(zhì)和細(xì)胞核。人工神經(jīng)網(wǎng)路的原理生物神經(jīng)元的信息傳遞與處理示意圖

人工神經(jīng)網(wǎng)路的原理人工神經(jīng)元的一般模型BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)BP網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，而無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)典型的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)BP算法因其簡(jiǎn)單、易行、計(jì)算量小、并行性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),是目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用最多也是最成熟的訓(xùn)練算法之一。BP算法的實(shí)質(zhì)是求解誤差函數(shù)的最小值問(wèn)題,由于它采用非線性規(guī)劃中的梯度下降法,按誤差函數(shù)的負(fù)梯度方向修正權(quán)值。其主要思路是求出訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)函數(shù)誤差：BP網(wǎng)絡(luò)的不足由于學(xué)習(xí)速率是固定的，因此網(wǎng)絡(luò)的收斂速度慢，需要較長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間。對(duì)于一些復(fù)雜問(wèn)題，BP算法需要的訓(xùn)練時(shí)間可能非常長(zhǎng)，這主要是由于學(xué)習(xí)速率太小造成的，可采用變化的學(xué)習(xí)速率或自適應(yīng)的學(xué)習(xí)速率加以改進(jìn)。BP算法可以使權(quán)值收斂到某個(gè)值，但并不保證其為誤差平面的全局最小值，這是因?yàn)椴捎锰荻认陆捣赡墚a(chǎn)生一個(gè)局部最小值。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，可以采用附加動(dòng)量法來(lái)解決。BP網(wǎng)絡(luò)的不足網(wǎng)絡(luò)隱含層的層數(shù)和單元數(shù)的選擇尚無(wú)理論上的指導(dǎo)，一般是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或者通過(guò)反復(fù)實(shí)驗(yàn)確定。因此，網(wǎng)絡(luò)往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的負(fù)擔(dān)。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和記憶具有不穩(wěn)定性。也就是說(shuō)，如果增加了學(xué)習(xí)樣本，訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)就需要從頭開(kāi)始訓(xùn)練，對(duì)于以前的權(quán)值和閾值是沒(méi)有記憶的。但是可以將預(yù)測(cè)、分類(lèi)或聚類(lèi)做的比較好的權(quán)值保存。RBF的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)．由輸入層、隱含層、輸出層構(gòu)。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以徑向基函數(shù)作為隱層單元的基,構(gòu)成隱含層空間,隱含層對(duì)輸入矢量進(jìn)行變換將低維的模式輸入數(shù)據(jù)變換到高維空間內(nèi),使得在低維空間內(nèi)的線性不可分問(wèn)題在高維空間內(nèi)線性可分。RBF模擬了人腦中局部調(diào)整、相互覆蓋感受野，因此是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，科學(xué)界已經(jīng)證明它能以任意精度逼近任意函數(shù)。RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖RBF網(wǎng)絡(luò)輸入層：隱層：