導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫(xiě)好一篇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層數(shù)的確定，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

1.1區(qū)位因素

區(qū)位因素是高校周轉(zhuǎn)房房租市場(chǎng)化價(jià)格影響因素中較為宏觀卻具有重要地位的影響因素。區(qū)位能夠反映房屋在城鎮(zhèn)中所處的位置，反映房屋與商服、學(xué)校、醫(yī)院等生產(chǎn)生活不可或缺的重要設(shè)施之間的空間關(guān)系。

1.2鄰里因素

鄰里因素反映了房屋所處的小區(qū)級(jí)范圍內(nèi)各類(lèi)生產(chǎn)、生活要素的情況，相對(duì)于區(qū)位因素而言，鄰里因素更加注重諸如容積率、物業(yè)管理、車(chē)位等更加微觀、具體的因素。

1.3個(gè)別因素

個(gè)別因素是從出租房屋本身的面積、戶(hù)型、樓層、裝修、建筑年代、建筑結(jié)構(gòu)、評(píng)估時(shí)點(diǎn)等情況考慮，反映房屋自身情況與租金之間關(guān)系的要素。

2 高校周轉(zhuǎn)房房租市場(chǎng)化價(jià)格評(píng)估指標(biāo)體系的建立

2.1指標(biāo)的確定

遵循指標(biāo)體系構(gòu)建原則，結(jié)合高校周轉(zhuǎn)房房租市場(chǎng)化定價(jià)的實(shí)際情況，確定指標(biāo)體系，具體如表1所示。

3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校周轉(zhuǎn)房租金市場(chǎng)化價(jià)格評(píng)估模型構(gòu)建

3.1樣本的選取與預(yù)處理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)對(duì)一定數(shù)量網(wǎng)絡(luò)輸入輸出樣本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、訓(xùn)練，確定網(wǎng)絡(luò)輸入輸出的映射關(guān)系。為保證其準(zhǔn)確性和高效性，需運(yùn)用一定的方法對(duì)樣本進(jìn)行選取和預(yù)處理?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校周?D房租金市場(chǎng)化價(jià)格評(píng)估模型的構(gòu)建，應(yīng)當(dāng)選取正常市場(chǎng)條件下，與評(píng)估對(duì)象相似或相近的樣本數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)不完整或某指標(biāo)存在明顯異常值的樣本進(jìn)行甄別和剔除，對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，以避免不同指標(biāo)數(shù)據(jù)的實(shí)際單位對(duì)評(píng)估模型的收斂速度和準(zhǔn)確性造成的影響。

3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立與學(xué)習(xí)

3.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般包括輸入層、隱含層、輸出層。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)越復(fù)雜，其數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和處理能力就越強(qiáng)，但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時(shí)間也相應(yīng)的越長(zhǎng)。根據(jù)已有的相關(guān)研究，輸入層、隱含層、輸出層各為一層的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)﹂]合區(qū)間內(nèi)任意連續(xù)函數(shù)進(jìn)行無(wú)限逼近，考慮到基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校青年教師周轉(zhuǎn)公寓租金市場(chǎng)化定價(jià)模型并不復(fù)雜，確定其輸入層、隱含層、輸出層各為一層。

3.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定

根據(jù)已構(gòu)建的高校周轉(zhuǎn)房房租市場(chǎng)化價(jià)格評(píng)估指標(biāo)體系中三級(jí)評(píng)估指標(biāo)的個(gè)數(shù)，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為15個(gè)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校青年教師周轉(zhuǎn)公寓租金市場(chǎng)化定價(jià)模型的最終結(jié)果為待估對(duì)象的房租價(jià)格，因此，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為1個(gè)。隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的確定需要運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)公式和試驗(yàn)調(diào)整確定。

3.2.3激活函數(shù)的確定

激活函數(shù)是網(wǎng)絡(luò)輸入轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)輸出的關(guān)鍵，常用的激活函數(shù)有線性激活函數(shù)、對(duì)數(shù)S型激活函數(shù)、階躍型激活函數(shù)等。高校青年教師周轉(zhuǎn)公寓房租價(jià)格評(píng)估指標(biāo)與房租價(jià)格之間并非線性關(guān)系或離散關(guān)系，對(duì)數(shù)型激活函數(shù)連續(xù)可微，計(jì)算簡(jiǎn)便，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模中運(yùn)用較為普遍，因此，本文選取對(duì)數(shù)S型函數(shù)作為激活函數(shù)。

篇2

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像分割、特征提取

Abstract: the image recognition process including the image preprocessing, feature extraction, image understanding and analysis. Which BP artificial neural network in the image segmentation using better; In the feature extraction phase BP neural network is also very good find application, and obtain the better feature extraction results; In the image understanding and the analysis phase using neural network classifier design, can get accurate classification results.

Keywords: BP neural network, image segmentation, feature extraction

中圖分類(lèi)號(hào)：TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：

引言

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是現(xiàn)今應(yīng)用較為廣泛的多層前向反饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較好的容錯(cuò)能力、魯棒性、并行協(xié)同處理能力和自適應(yīng)能力，受到了國(guó)內(nèi)外眾多領(lǐng)域?qū)W者的關(guān)注。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高效率的集體計(jì)算能力和較強(qiáng)的魯棒性，它在圖像分割方面的應(yīng)用已經(jīng)很廣泛，Jain和Karu采用了多通道濾波與前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)圖像紋理分割算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在特征提取階段，壓縮特征數(shù)量，以提高分類(lèi)速度和精度。在圖像識(shí)別領(lǐng)域中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類(lèi)器的研究也得到了很大的進(jìn)展，尤其是其學(xué)習(xí)能力和容錯(cuò)性對(duì)于模式識(shí)別是非常有利的，在一定程度上提高了訓(xùn)練速度和識(shí)別率。Le Cun等人提出了多層特征選擇(Multilayer Selection Procedure)方法用于字符識(shí)別，每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理較低層次的特征，獲取該層特征信息并傳給上一層。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究起源于對(duì)生物神經(jīng)系統(tǒng)的研究，它將若干處理單元（即神經(jīng)元）通過(guò)一定的互連模型連結(jié)成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)一定的機(jī)制可以模仿人的神經(jīng)系統(tǒng)的動(dòng)作過(guò)程，以達(dá)到識(shí)別分類(lèi)的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別于其他識(shí)別方法的最大特點(diǎn)是它對(duì)待識(shí)別的對(duì)象不要求有太多的分析與了解，具有一定的智能化處理的特點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程實(shí)際上就是不斷地調(diào)整權(quán)值和閾值的過(guò)程。根據(jù)有無(wú)訓(xùn)練樣本的指導(dǎo)可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式分為兩種：監(jiān)督學(xué)習(xí)方式和非監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，也稱(chēng)為有導(dǎo)師指導(dǎo)學(xué)習(xí)方式和無(wú)導(dǎo)師指導(dǎo)學(xué)習(xí)方式。監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，是在給定固定的輸入輸出樣本集的情況下，由網(wǎng)絡(luò)根據(jù)一定的學(xué)習(xí)規(guī)則進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，每一次學(xué)習(xí)完成后，通過(guò)對(duì)比實(shí)際的輸出和期望的輸出，以此決定網(wǎng)絡(luò)是否需要再學(xué)習(xí)，如果還沒(méi)有達(dá)到期望的誤差，則將實(shí)際誤差反饋到網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行權(quán)值和閾值的調(diào)整，使實(shí)際的誤差隨著學(xué)習(xí)的反復(fù)進(jìn)行而逐步減小，直至達(dá)到所要求的性能指標(biāo)為止。非監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，是在沒(méi)有外界的指導(dǎo)下進(jìn)行的學(xué)習(xí)方式，在學(xué)習(xí)過(guò)程中，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重不受外來(lái)教師的影響，但在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部會(huì)對(duì)其性能進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)節(jié)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器的設(shè)計(jì)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于誤差反向傳播算法(Back Propagation Algorithm，BPA)的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、輸出層、一個(gè)或多個(gè)隱含層所組成。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定之后，通過(guò)對(duì)輸出和輸入樣本集進(jìn)行訓(xùn)練，反復(fù)修正網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，達(dá)到學(xué)習(xí)訓(xùn)練的期望誤差，以使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)給定的輸入輸出映射關(guān)系。BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程分為兩個(gè)階段，第一階段是輸入己知的學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)，給定網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和初始連接權(quán)值和閾值，從輸入層逐層向后計(jì)算各神經(jīng)元的輸出；第二階段是對(duì)權(quán)值和閾值進(jìn)行修改，即根據(jù)網(wǎng)絡(luò)誤差從最后一層向前反饋計(jì)算各層權(quán)值和閾值的增減量，來(lái)逐層修正各層權(quán)值和閾值。以上正反兩個(gè)階段反復(fù)交替，直到網(wǎng)絡(luò)收斂。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

(1) 網(wǎng)絡(luò)的初始化：首先對(duì)輸入的學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本進(jìn)行歸一化處理，對(duì)權(quán)值矩陣W和閾值向量賦初值，將網(wǎng)絡(luò)計(jì)數(shù)器和訓(xùn)練次數(shù)計(jì)數(shù)器置為1，網(wǎng)絡(luò)誤差置為0。

(2) 輸入訓(xùn)練樣本，計(jì)算輸入層，隱含層以及輸出層的實(shí)際輸出。

(3) 計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出誤差。將實(shí)際的輸出和期望的輸出值進(jìn)行對(duì)比，采用均方根誤差指標(biāo)作為網(wǎng)絡(luò)的誤差性能函數(shù)。

(4) 若誤差還沒(méi)達(dá)到期望標(biāo)準(zhǔn)，則根據(jù)誤差信號(hào)，逐層調(diào)整權(quán)值矩陣和閾值向量。

(5) 若最終調(diào)整之后的網(wǎng)絡(luò)輸出達(dá)到了誤差范圍之內(nèi)，則進(jìn)行下一組訓(xùn)練樣本繼續(xù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。

(6) 若全部的訓(xùn)練樣本訓(xùn)練完畢，并且達(dá)到了期望的誤差，則訓(xùn)練結(jié)束，輸出最終的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接權(quán)值和閾值。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意連續(xù)函數(shù)，具有很強(qiáng)的非線性映射能力，而且BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中間層數(shù)、各層神經(jīng)元數(shù)及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率等參數(shù)均可以根據(jù)具體情況設(shè)定，靈活性較強(qiáng)，所以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用。一般來(lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)同傳統(tǒng)的人工智能方法相聯(lián)系的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身結(jié)構(gòu)及性能上的特點(diǎn)使其對(duì)問(wèn)題的處理更富有彈性，更加穩(wěn)健。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特點(diǎn)是采用自下而上的設(shè)計(jì)思路，使其容易確定具體的目標(biāo)分割或識(shí)別算法，在增加了不確定因素的同時(shí)也產(chǎn)生了網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)化的問(wèn)題，這就是所謂的偽狀態(tài)(pseudo-trap)。盡管在實(shí)踐中并非所有的偽狀態(tài)對(duì)應(yīng)完全失敗的結(jié)果，但是畢竟這不符合對(duì)之完美的或者說(shuō)合理的期望。人工智能則一般采用自上而下的方法，偏重于邏輯推理建立系統(tǒng)模型。因此將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同人工智能結(jié)合起來(lái)，相當(dāng)于賦予神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高層指導(dǎo)的知識(shí)及邏輯推理的能力，具有潛在的優(yōu)勢(shì)。

輸入層中間層 輸出層

圖1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)主要包括兩方面內(nèi)容：一是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定，特別是隱含層層數(shù)及隱含層單元數(shù)目的確定；二是高精度收斂問(wèn)題，隱含層和隱含層單元數(shù)過(guò)多，將導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)并出現(xiàn)過(guò)度擬和的問(wèn)題，隱含層單元數(shù)過(guò)少又導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢甚至不收斂，達(dá)不到誤差精度要求。在確定隱含層層數(shù)以及隱含層單元數(shù)目時(shí)，沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格的理論依據(jù)指導(dǎo)，需要根據(jù)特定的問(wèn)題，結(jié)合經(jīng)驗(yàn)公式確定大致范圍來(lái)進(jìn)行逐步試算比較得到。

4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

為了加快網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度，通常在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出數(shù)據(jù)預(yù)處理，即將每組數(shù)據(jù)都?xì)w一化變?yōu)閇-1,1]之間的數(shù)值的處理過(guò)程。

4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

%當(dāng)前輸入層權(quán)值和閾值

inputWeights=net.IW{1,1}

inputbias=net.b{1}

%當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)層權(quán)值和閾值

layerWeights=net.LW{2,1}

layerbias=net.b{2}

%設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)

net.trainParam.show = 1000;%限時(shí)訓(xùn)練迭代過(guò)程

net.trainParam.lr = 0.1; %學(xué)習(xí)率，缺省為0.01

net.trainParam.epochs = 100000; %最大訓(xùn)練次數(shù)，缺省為100

net.trainParam.goal = 0.001; %訓(xùn)練要求精度，缺省為0

[net,tr]=train(net,P,T);%調(diào)用 TRAINGDM 算法訓(xùn)練 BP 網(wǎng)絡(luò)

A = sim(net,P) %對(duì) BP 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真

E = T - A;%計(jì)算仿真誤差

MSE=mse(E)

結(jié)束語(yǔ)

BP網(wǎng)絡(luò)因?yàn)榫哂休^強(qiáng)的學(xué)習(xí)性、自適應(yīng)型和容錯(cuò)性，在很多領(lǐng)域均已經(jīng)大量運(yùn)用。本文將BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于圖像的識(shí)別，探索人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別領(lǐng)域中的重要的現(xiàn)實(shí)意義。研究表明，BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于圖像識(shí)別在一定程度上提高了識(shí)別的效率和準(zhǔn)確率。但是，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法還存在以下幾點(diǎn)不足之處：（1）權(quán)的調(diào)整方法存在局限性，容易陷入局部最優(yōu)；（2）網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)需要提前指定或者在訓(xùn)練過(guò)程中不斷的修正；（3）過(guò)分依賴(lài)學(xué)習(xí)樣本，由于學(xué)習(xí)樣本是有限的或者學(xué)習(xí)樣本質(zhì)量不高，那么會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練達(dá)不到效果；（4）對(duì)于規(guī)模較大的模式映射問(wèn)題，存在收斂速度慢、容易陷入局部極小點(diǎn)、判斷不準(zhǔn)確等缺陷?？傊?，如何解決以上問(wèn)題，如何進(jìn)一步提高識(shí)別精度，擴(kuò)大識(shí)別范圍，使之更具有更好的工程實(shí)用性，是有待進(jìn)一步研究的內(nèi)容。

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篇3

關(guān)鍵詞：農(nóng)田有效灌溉面積；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；支持向量機(jī)；預(yù)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：S279.2；TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：0439-8114（2013）09-2157-04

農(nóng)田有效灌溉面積指有固定水源、灌溉工程設(shè)施配套、土地平整、在一般年景下能夠進(jìn)行正常灌溉的耕地面積，包括機(jī)灌面積、電灌面積、自流灌溉面積和噴灌面積[1]。它是反映農(nóng)田水利建設(shè)和水利化的重要指標(biāo)，也是我國(guó)各地區(qū)制定水利發(fā)展規(guī)劃的重要指標(biāo)之一。對(duì)農(nóng)田有效灌溉面積進(jìn)行預(yù)測(cè)可以為了解未來(lái)農(nóng)村水利基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)狀況提供有價(jià)值的參考信息，同時(shí)也可為相關(guān)部門(mén)合理制定行業(yè)發(fā)展規(guī)劃提供理論支持。

1 預(yù)測(cè)方案的確定與預(yù)測(cè)方法的選擇

1.1 預(yù)測(cè)方案的確定

農(nóng)田有效灌溉面積的變化受多方面因素的影響，比如政策、中央財(cái)政資金投入、地方財(cái)政資金投入、農(nóng)民收入狀況等。這些因素并不是孤立地對(duì)農(nóng)田有效灌溉面積產(chǎn)生影響，而是耦合在一起以非線性的方式影響農(nóng)田有效灌溉面積的變化。

農(nóng)田有效灌溉面積的預(yù)測(cè)有兩大類(lèi)方案：一種為結(jié)構(gòu)式的預(yù)測(cè)方法，就是通過(guò)一定的方式建立起各主要影響因素與農(nóng)田有效灌溉面積之間的關(guān)系，然后根據(jù)未來(lái)各影響因素的變化去預(yù)測(cè)相對(duì)應(yīng)的農(nóng)田有效灌溉面積；另一種為數(shù)據(jù)序列預(yù)測(cè)法，就是將各年度的農(nóng)田有效灌溉面積數(shù)值作為連續(xù)的時(shí)間序列看待，可以認(rèn)為農(nóng)田有效灌溉面積的變化規(guī)律已經(jīng)蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)序列之中，再采用合適的方法對(duì)該序列在未來(lái)的取值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在第一種方案中，首先需要確定具體影響農(nóng)田有效灌溉面積變化的因素種類(lèi)及其影響規(guī)律，另外還需要對(duì)各因素的未來(lái)變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。準(zhǔn)確地確定影響農(nóng)田有效灌溉面積變化的各種因素本身就很有難度，各因素對(duì)有效灌溉面積影響規(guī)律的辨識(shí)也同樣是一個(gè)比較復(fù)雜的問(wèn)題，而預(yù)測(cè)各因素未來(lái)的變化更是一個(gè)幾乎和預(yù)測(cè)農(nóng)田有效灌溉面積難度相當(dāng)?shù)膯?wèn)題。在第二種方案中，首先需要建立起能夠充分反映農(nóng)田有效灌溉面積變化規(guī)律的預(yù)測(cè)模型，然后通過(guò)求取該預(yù)測(cè)模型在未來(lái)的輸出值即可實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。兩種方案相比，顯然第二種方案更容易實(shí)現(xiàn)。因此，在以下研究中采用數(shù)據(jù)序列預(yù)測(cè)方案。

1.2 預(yù)測(cè)方法的選擇

在數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)中，目前廣泛采用的方法有移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、線性回歸法、灰色預(yù)測(cè)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和支持向量機(jī)方法等。這些方法中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和支持向量機(jī)方法從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)更為適合應(yīng)用于非線性預(yù)測(cè)問(wèn)題。而農(nóng)田有效灌溉面積所構(gòu)成的數(shù)據(jù)序列是一個(gè)典型的非線性序列。顯然在該研究中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和支持向量機(jī)方法較為合適。為了充分研究這兩種方法的適用性，以下對(duì)這兩種方法進(jìn)行對(duì)比分析。

2 兩種預(yù)測(cè)方法的理論基礎(chǔ)及特性分析

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ)及特性分析

在各類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)堪稱(chēng)最經(jīng)典、使用最為廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2，3]。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是誤差反向傳播（Back error propagation，簡(jiǎn)稱(chēng)BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)稱(chēng)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由1個(gè)輸入層、若干隱含層和1個(gè)輸出層組成，在每層中可以包括若干個(gè)神經(jīng)元。各相鄰層神經(jīng)元之間多為全連接方式，而同層神經(jīng)元之間則無(wú)連接[4]。各神經(jīng)元間的連接傳遞相應(yīng)的權(quán)值，隱含層及輸出層各神經(jīng)元都有自己的閾值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種前饋網(wǎng)絡(luò)，具有前饋網(wǎng)絡(luò)的共性。研究表明，三層前饋網(wǎng)絡(luò)就能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)及其各階導(dǎo)數(shù)[5]。對(duì)序列進(jìn)行建模，從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)就是獲得序列的變化泛函，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近功能正好可以實(shí)現(xiàn)此過(guò)程。

但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在若干缺陷，其中比較突出的是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不易確定、易限于局部收斂和收斂速度慢。其中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不易確定是指在確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)的過(guò)程中沒(méi)有準(zhǔn)確的依據(jù)可以遵循。而局部收斂則對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近功能影響較大。

2.2 支持向量機(jī)預(yù)測(cè)的理論基礎(chǔ)及特性分析

3 預(yù)測(cè)模型的建立

3.1 樣本數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備

從河南統(tǒng)計(jì)年鑒中收集了1986-2010年河南省農(nóng)田有效灌溉面積的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)[10]。為了降低預(yù)測(cè)模型的復(fù)雜程度，采用峰值法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了歸一化處理。將歸一化后的1986-2009年數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，2010年數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本。

確定預(yù)測(cè)模型每次的輸入樣本中包含6個(gè)數(shù)據(jù)，即用連續(xù)6年的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)第七年的數(shù)據(jù)。據(jù)此可建立訓(xùn)練時(shí)的輸入樣本矩陣（6×18）和輸出樣本向量（1×18）。

3.2 預(yù)測(cè)模型基本參數(shù)的確定與訓(xùn)練

1）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本參數(shù)的確定與訓(xùn)練。確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層數(shù)為1，輸入層神經(jīng)元數(shù)為6，輸出層神經(jīng)元數(shù)為1，隱含層神經(jīng)元數(shù)為11。隱含層和輸出層的激勵(lì)函數(shù)分別采用正切型Sigmoid函數(shù)和對(duì)數(shù)型Sigmoid函數(shù)。為了提高收斂速度，訓(xùn)練時(shí)采用了Levenberg-Marquardt數(shù)值優(yōu)化算法。

2）支持向量機(jī)基本參數(shù)的確定與訓(xùn)練。采用Epsilon型支持向量機(jī)回歸算法，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，確定拉格朗日乘子上界為5，不敏感函數(shù)取值為0.000 01，核函數(shù)采用高斯型，高斯核函數(shù)的寬度取0.15。

4 預(yù)測(cè)與分析

4.1 兩種模型預(yù)測(cè)能力對(duì)比

利用訓(xùn)練完畢的兩種預(yù)測(cè)模型仿真預(yù)測(cè)1992-2009年的河南省農(nóng)田有效灌溉面積并進(jìn)行反歸一化處理。反歸一化后的各預(yù)測(cè)值、預(yù)測(cè)誤差的絕對(duì)值和預(yù)測(cè)相對(duì)誤差的絕對(duì)值見(jiàn)表1。從表1可以看出，支持向量機(jī)的各預(yù)測(cè)值與實(shí)際值更為接近，其預(yù)測(cè)誤差的絕對(duì)平均值、預(yù)測(cè)相對(duì)誤差的絕對(duì)平均值都遠(yuǎn)小于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果的對(duì)應(yīng)參數(shù)。圖1中的各預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)也全部經(jīng)過(guò)了歸一化處理，從圖1中1992-2009部分也可以看出，支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)值基本和實(shí)際值重合在一起，而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值在一些地方則與實(shí)際值相差較大，說(shuō)明基于支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)模型泛化能力更強(qiáng)。

利用這兩種預(yù)測(cè)模型分別預(yù)測(cè)作為檢驗(yàn)樣本的2010年河南省農(nóng)田有效灌溉面積，反歸一化后的預(yù)測(cè)結(jié)果如表2和圖1所示。從表2和圖1可以看出，基于支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)模型在檢驗(yàn)樣本處的實(shí)際預(yù)測(cè)精度也遠(yuǎn)高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其預(yù)測(cè)誤差僅為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)誤差的11.8%。

4.2 河南省“十二五”期間農(nóng)田有效灌溉面積的預(yù)測(cè)與分析

實(shí)際上，預(yù)測(cè)結(jié)果是在現(xiàn)有條件的基礎(chǔ)上從數(shù)據(jù)序列的角度進(jìn)行的預(yù)測(cè)，如果在“十二五”期間，政府大幅增加水利行業(yè)的資金投入，最終的發(fā)展情況將會(huì)比該預(yù)測(cè)結(jié)果更好。

5 小結(jié)

在對(duì)農(nóng)田有效灌溉面積進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，數(shù)據(jù)序列預(yù)測(cè)法比結(jié)構(gòu)式預(yù)測(cè)法更為簡(jiǎn)單易行。在各種數(shù)據(jù)序列預(yù)測(cè)方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法和基于支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)方法更為適合農(nóng)田有效灌溉面積的非線性變化規(guī)律。

研究針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)兩種預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了對(duì)比分析。理論研究表明，基于支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)方法可以克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諸多缺陷，具有優(yōu)越性。

以河南省1986-2010年的農(nóng)田有效灌溉面積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，詳細(xì)闡述了利用兩種預(yù)測(cè)方法建立預(yù)測(cè)模型的過(guò)程，并進(jìn)行了應(yīng)用驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果表明，基于支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)方法具有更好的泛化能力，預(yù)測(cè)精度更高。最后獲得了河南省“十二五”期間農(nóng)田有效灌溉面積的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)并指出了其發(fā)展趨勢(shì)。

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篇4

關(guān)鍵詞： 設(shè)施蔬菜病害； 預(yù)警； LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 黑星病

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）10-0189-03

Abstract： In order to make better in early warning of facilities vegetable diseases， two kinds of algorithms of LVQ neural network and BP neural network are used to construct static early-warning models of facilities vegetable diseases. In order to test the feasibility and applicability of two models， this paper takes cucumber scab for example and makes comparation of the two models. The result shows that two kinds of models are both able to better and accurately realize the forecasting of cucumber scab. It turns out that BP neural network model， which costs less time， is more effective in practice.

Key words： facilities vegetable diseases； early warning； LVQ neural network； BP neural network； cucumber scab

預(yù)警是一個(gè)軍事術(shù)語(yǔ)，指用來(lái)對(duì)付突然襲擊的防范措施，是組織的一種信息反饋機(jī)制，后來(lái)逐步引申到現(xiàn)代政治、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、醫(yī)療、災(zāi)變、生態(tài)、治安等自然和社會(huì)領(lǐng)域[1]。當(dāng)下，預(yù)警在重大氣象災(zāi)害方面起到重要作用。而創(chuàng)新地把預(yù)警應(yīng)用于設(shè)施蔬菜病害方面，利用數(shù)據(jù)挖掘方法，探尋設(shè)施環(huán)境條件與病害的關(guān)聯(lián)關(guān)系，把以診治為主的設(shè)施蔬菜病害防控模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐灶A(yù)防為主，降低了病害防控成本，減少了農(nóng)藥污染，大幅度地提高蔬菜產(chǎn)量和質(zhì)量，在農(nóng)業(yè)科技和食品安全方面發(fā)揮重要作用[2]。文中以棚室黃瓜為例，構(gòu)建黃瓜病害靜態(tài)預(yù)警模型。通過(guò)實(shí)時(shí)地對(duì)溫度，濕度，土壤酸堿度等自然條件的測(cè)量，對(duì)病蟲(chóng)害的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測(cè)，再根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果調(diào)整當(dāng)前環(huán)境，從而達(dá)到黃瓜病害預(yù)警的目的。運(yùn)用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種算法建立黃瓜黑星病靜態(tài)預(yù)警模型并比較兩種模型的優(yōu)劣。結(jié)果表明，在以黃瓜黑星病為例的蔬菜病害靜態(tài)預(yù)警實(shí)驗(yàn)中，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法所構(gòu)建的模型優(yōu)于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在實(shí)際的蔬菜病害靜態(tài)預(yù)警的應(yīng)用中更有參考價(jià)值。

1 模型的構(gòu)建及分析

以黃瓜黑星病為例，分別使用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種算法構(gòu)建黃瓜黑星病靜態(tài)預(yù)警模型，并從時(shí)間、空間復(fù)雜度和模型預(yù)測(cè)的確診率三個(gè)方面對(duì)兩種模型的適用性和可行性進(jìn)行比較分析。

1.1 樣本指標(biāo)的選取與數(shù)據(jù)收集

構(gòu)建基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的黃瓜黑星病靜態(tài)預(yù)警模型，其基礎(chǔ)的工作是進(jìn)行黃瓜黑星病樣本指標(biāo)的選取和對(duì)所選取的樣本指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。這兩項(xiàng)工作為模型的構(gòu)建提供數(shù)據(jù)支持。

1.1.1 樣本指標(biāo)的選取

黃瓜是一種常見(jiàn)的蔬菜，甘甜爽口，清淡香脆，是城鎮(zhèn)居民常備的家常菜之一。黃瓜在生長(zhǎng)過(guò)程中容易發(fā)生各種病害而導(dǎo)致減產(chǎn)，如霜霉病、白粉病、黑星病等等。因此，在黃瓜的生長(zhǎng)過(guò)程中，可通過(guò)對(duì)當(dāng)前溫度，光照，土壤ph值等環(huán)境條件的測(cè)量，預(yù)測(cè)黃瓜得病的可能性而調(diào)整當(dāng)前環(huán)境。文中以黃瓜黑星病為例測(cè)試模型的性能。此病的病因?yàn)楣席忦柚︽呔?，病菌以菌絲體附著在病株殘?bào)w上，在田間、土壤、棚架中越冬，成為翌年侵染源，也可以分生孢子附在種子表面或以菌絲體潛伏在種皮內(nèi)越冬，成為近距離傳播的主要來(lái)源。病菌在棚室內(nèi)的潛育期一般3～10天。整個(gè)生育期均可侵染發(fā)病，幼瓜和成瓜均可發(fā)病。幼瓜受害，病斑處組織生長(zhǎng)受抑制，引起瓜條彎曲、畸形。該病菌在低溫高濕等一系列復(fù)合條件下容易發(fā)生和流行。一般在2月中下旬就開(kāi)始發(fā)病，到5月份以后氣溫高時(shí)病害依然發(fā)生[3-4]。文中選用容易感染此種病害的品種津研四號(hào)進(jìn)行試驗(yàn)[5-6]。經(jīng)查閱資料可知：黃瓜黑星病發(fā)病的因素有土壤ph值，空氣相對(duì)濕度，溫度，光照，黃瓜栽培品種等等。其中土壤ph值，空氣相對(duì)濕度，溫度這三個(gè)因素在黃瓜發(fā)病過(guò)程中起主要作用。致使黃瓜黑星病發(fā)病的各因素范圍如下：ph值：2.5-7 ； 空氣相對(duì)濕度：>=90；溫度：15℃-25℃。

1.1.2 數(shù)據(jù)收集

黃瓜黑星病的發(fā)病是一個(gè)過(guò)程，是多個(gè)發(fā)病因素相互交叉、共同作用的產(chǎn)物。根據(jù)黃瓜病害書(shū)籍資料，搜集所需的數(shù)據(jù)。共330組數(shù)據(jù)，290組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，40組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。290組訓(xùn)練集作為樣本數(shù)，每個(gè)樣本數(shù)中有三個(gè)輸入特征數(shù)據(jù)，即土壤ph，空氣相對(duì)濕度，溫度等三類(lèi)，所有樣本數(shù)共分為2個(gè)類(lèi)別，即正常與異常。分別用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種算法測(cè)試模型的可行性并對(duì)其進(jìn)行比較分析，為預(yù)測(cè)模型的選擇提供參考。

1.2 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型

構(gòu)建基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黃瓜黑星病靜態(tài)預(yù)警模型，測(cè)試模型的可行性，并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，進(jìn)而比較優(yōu)化前、后的黃瓜黑星病預(yù)警模型，分析模型的適用性。

1.2.1 LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想

LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7-8]（Learning Vector Quantization）是在有“導(dǎo)師”狀態(tài)下對(duì)競(jìng)爭(zhēng)層進(jìn)行訓(xùn)練的一種學(xué)習(xí)算法，屬于前向有監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型，在模式識(shí)別和優(yōu)化領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由三層組成，即輸入層、隱含層和輸出層，網(wǎng)絡(luò)在輸入層與隱含層間為完全連接，而在隱含層與輸出層間為部分連接，每個(gè)輸出層神經(jīng)元與隱含層神經(jīng)元的不同組相連接。隱含層和輸出層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值固定為1。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，這些權(quán)值被修改。隱含層神經(jīng)元和輸出神經(jīng)元都具有二進(jìn)制輸出值。當(dāng)某個(gè)輸入模式被送至網(wǎng)絡(luò)時(shí)，參考矢量最接近輸入模式的隱含神經(jīng)元因獲得激發(fā)而贏得競(jìng)爭(zhēng)，因而允許它產(chǎn)生一個(gè)“1”，而其他隱含層神經(jīng)元都被迫產(chǎn)生“0”。與包含獲勝神經(jīng)元的隱含層神經(jīng)元組相連接的輸出神經(jīng)元也發(fā)出“1”，而其他輸出神經(jīng)元均發(fā)出“0” 。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1：

1.2.2 網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建及測(cè)試

在Matlab R2012b的平臺(tái)上進(jìn)行預(yù)測(cè)。建立一個(gè)3層的向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)，隱含層神經(jīng)元首次嘗試設(shè)置為15個(gè)，學(xué)習(xí)速率設(shè)置為默認(rèn)值0.01，權(quán)值學(xué)習(xí)函數(shù)也設(shè)置為默認(rèn)函數(shù)：net=newlvq（minmax（P_train），15，[rate_B rate_M]，0.01，‘learnlv1’）。

利用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法開(kāi)始模型訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)束后將會(huì)生成相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再通過(guò)相關(guān)驗(yàn)證數(shù)據(jù)的輸入將計(jì)算出的預(yù)測(cè)值與期望輸出進(jìn)行比較分析，得出相關(guān)的結(jié)論。40組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集進(jìn)行10次預(yù)測(cè)，測(cè)試結(jié)果如表1：

經(jīng)計(jì)算，當(dāng)隱含層神經(jīng)元為15個(gè)時(shí)，正常、異常黃瓜的平均確診率分別為91.508%、91.05%，平均確診率高達(dá)90%，此設(shè)定準(zhǔn)確率較高。經(jīng)過(guò)多次運(yùn)行，運(yùn)行時(shí)間數(shù)量級(jí)皆為1級(jí)。表明LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于模式識(shí)別是有效的，在黃瓜黑星病的預(yù)警中具有很大的參考價(jià)值和指導(dǎo)意義。

1.2.3 隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)優(yōu)化

在LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法基礎(chǔ)上，為了得到可靠穩(wěn)定的模型，提高正確率，可使用帶有交叉驗(yàn)證功能的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序進(jìn)行預(yù)測(cè)。此功能可確定最佳的隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。常見(jiàn)的交叉驗(yàn)證形式之一為K-fold cross-validation。K次交叉驗(yàn)證，初始采樣分割成K個(gè)子樣本，一個(gè)單獨(dú)的子樣本被保留作為驗(yàn)證模型的數(shù)據(jù)，其他K-1個(gè)樣本用來(lái)訓(xùn)練。交叉驗(yàn)證重復(fù)K次，每個(gè)子樣本驗(yàn)證一次，平均K次的結(jié)果或者使用其他結(jié)合方式，最終得到一個(gè)單一估測(cè)。這個(gè)方法的優(yōu)勢(shì)在于，同時(shí)重復(fù)運(yùn)用隨機(jī)產(chǎn)生的子樣本進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證，每次的結(jié)果驗(yàn)證一次。在此采用常用的5折交叉驗(yàn)證法進(jìn)行訓(xùn)練。

每一次網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練都會(huì)產(chǎn)生不同的最佳隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，這是由于每次訓(xùn)練集和測(cè)試集是由計(jì)算機(jī)隨機(jī)產(chǎn)生，且每次訓(xùn)練過(guò)程都不相同造成的。經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)在11～20范圍內(nèi)較為適宜。運(yùn)行一次帶有交叉驗(yàn)證功能的LVQ算法程序需要的時(shí)間數(shù)量級(jí)是3級(jí)。運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)，但在確診率上沒(méi)有明顯的改善。因此，帶有交叉驗(yàn)證功能的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在確定無(wú)交叉驗(yàn)證功能的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)范圍方面起重要的借鑒作用，但由于其所需預(yù)測(cè)時(shí)間較長(zhǎng)，不適用于實(shí)際預(yù)測(cè)的應(yīng)用。

1.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型

構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黃瓜黑星病靜態(tài)預(yù)警模型，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行仿真訓(xùn)練，并分析模型的適用性。

1.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[8-10] （Back Propagation）是一種采用誤差反向傳播算法的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其主要特點(diǎn)是信息正向傳播，誤差反向傳播。在傳遞過(guò)程中，輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)輸入層、隱含層的逐層處理，直至輸出層，若在輸出層得不到期望值，則反向傳播，根據(jù)預(yù)測(cè)誤差調(diào)整權(quán)值和閾值，使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出不斷逼近預(yù)測(cè)輸出值。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2：

1.3.2 網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建及測(cè)試

同樣在matlab R2012b的平臺(tái)上進(jìn)行預(yù)測(cè)。在該三層網(wǎng)絡(luò)中，第一層傳遞函數(shù)默認(rèn)為‘tansig’， 第二層傳遞函數(shù)設(shè)置為‘purelin’，訓(xùn)練函數(shù)設(shè)置為‘trainlm'，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)置為10個(gè)，輸出層神經(jīng)元為1個(gè)。創(chuàng)建該網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行訓(xùn)練，仿真并測(cè)試返回結(jié)果。相關(guān)程序?yàn)椋?/p>

net=newff（minmax（P_train），[10 1]，{‘tansig’，‘purelin’}，‘trainlm’）

net.trainParam.epochs=1000；

net.trainParam.show=10；

net.trainParam.lr=0.1；

net.trainParam.goal=0.1；

net=train（net，P_train，Tc_train）；

T_sim=sim（net，P_test）；

for i=1：length（T_sim）

if T_sim（i）

T_sim（i）=1；

else

T_sim（i）=2；

end

end

對(duì)于多層前饋網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定是成敗的關(guān)鍵。若數(shù)量太少，則網(wǎng)絡(luò)所能獲取的用以解決問(wèn)題的信息太少；若數(shù)量太多，不僅增加訓(xùn)練時(shí)間，更重要的是隱層節(jié)點(diǎn)過(guò)多還可能出現(xiàn)所謂“過(guò)渡吻合”問(wèn)題，即測(cè)試誤差增大導(dǎo)致泛化能力下降，因此合理選擇隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)非常重要。關(guān)于隱層數(shù)及其節(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇比較復(fù)雜，一般原則是：在能正確反映輸入輸出關(guān)系的基礎(chǔ)上，應(yīng)選用較少的隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)，以使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)盡量簡(jiǎn)單。隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)選擇是一個(gè)較為復(fù)雜的問(wèn)題，往往需要設(shè)計(jì)者多次試驗(yàn)來(lái)決定，因而不存在一個(gè)理想的解析式來(lái)表示。確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)方法可參考公式[n2=log2n1]和[n2=2×n1+1]（是輸入層神經(jīng)元數(shù)，是隱含層神經(jīng)元數(shù)）[11]。對(duì)黃瓜黑星病預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)而言，=3，則網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練需要從隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為=1訓(xùn)練到個(gè)數(shù)為=7。理論上最佳隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)在1～7個(gè)左右，但仍需要多次測(cè)試來(lái)確定。適當(dāng)增加隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)可以減少訓(xùn)練誤差。經(jīng)驗(yàn)證，當(dāng)隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)為7時(shí)，進(jìn)行10次預(yù)測(cè)，模型測(cè)試確診率較高。如此既保證正確率，又能較節(jié)省時(shí)間。預(yù)測(cè)結(jié)果如表2：

如表2，經(jīng)計(jì)算，在10次預(yù)測(cè)中，正常黃瓜平均確診率為91.511%，異常黃瓜平均確診率為94.542%。運(yùn)行時(shí)間數(shù)量級(jí)為0級(jí)，速度更快。經(jīng)多次運(yùn)行、測(cè)試總結(jié)可得，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在準(zhǔn)確率上不次于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在時(shí)間上也遠(yuǎn)快于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。由此看出，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在黃瓜黑星病的預(yù)測(cè)過(guò)程中，效果更好，參考價(jià)值更高。

1.4 兩種模型比較分析

算法，是預(yù)測(cè)黃瓜黑星病的核心。在評(píng)價(jià)哪種算法更適用于黑星病的預(yù)警時(shí)，應(yīng)兼顧時(shí)間、空復(fù)雜度和確診率。這兩種模型空間復(fù)雜度基本相同。相比空間需求，實(shí)際操作中，我們更關(guān)注程序運(yùn)行的時(shí)間和確診率。兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在訓(xùn)練預(yù)測(cè)過(guò)程中各有利弊，但預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性都高達(dá)90%左右。因此，時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)便成了兩種模型適用性的最重要因素。分別運(yùn)行兩種模型20次，得到程序運(yùn)行的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)折線圖如圖3。由圖3可知，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可快速得到預(yù)測(cè)結(jié)果，在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中實(shí)時(shí)性更突出。

2 總結(jié)

本文研究發(fā)現(xiàn)兩種模型均可用于黃瓜黑星病的預(yù)警，模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率相差無(wú)幾高達(dá)90%左右。這進(jìn)一步表明了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、指標(biāo)建立的合理性和模型建立的可行性。也證明把預(yù)警應(yīng)用于設(shè)施蔬菜病害方面，利用數(shù)據(jù)挖掘方法，探尋設(shè)施環(huán)境條件與病害的關(guān)聯(lián)關(guān)系這一構(gòu)想的合理性和可操作性。

若結(jié)合結(jié)果的準(zhǔn)確率和時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在實(shí)際的黃瓜黑星病及其他病害的預(yù)測(cè)過(guò)程中比LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更勝一籌，具有更高的時(shí)效性。

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篇5

關(guān)鍵詞：人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)之下 建筑施工 安全評(píng)價(jià)

前言

建筑施工，在整個(gè)城市發(fā)展過(guò)程當(dāng)中占據(jù)著非常重要的地位的，并且也是推動(dòng)一個(gè)國(guó)家城市化的重要基礎(chǔ)，但與此同時(shí)，建筑施工領(lǐng)域本身也是具有較強(qiáng)的危險(xiǎn)性，并且，自身還具有生產(chǎn)流動(dòng)性大以及產(chǎn)品形式光，施工技術(shù)比較復(fù)雜等等特點(diǎn)，所以，定期定時(shí)的對(duì)建筑施工采取合理有效的安全評(píng)價(jià)，不光是能夠在很大程度上提升了建筑施工作業(yè)的全面管理水平，還是能夠?yàn)檎麄€(gè)建筑施工的安全性，打下結(jié)實(shí)的基礎(chǔ)保障。

一、訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其實(shí)主要是就通過(guò)使用BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也是當(dāng)前被我國(guó)各個(gè)領(lǐng)域所廣泛使用到的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要是由眾多的神經(jīng)元所組合而成的，包括了輸入、隱含、輸出等層，其在實(shí)際工作運(yùn)行的過(guò)程當(dāng)中，主要是分成以下步驟：1.學(xué)習(xí)期。對(duì)于此狀態(tài)下的各個(gè)計(jì)算單元自身的狀態(tài)值是不發(fā)生任何改變的，但是，在對(duì)其網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)進(jìn)行修改的過(guò)程當(dāng)中，也使得系統(tǒng)的輸入、輸出之間的呈現(xiàn)出一種映射的關(guān)系，也即為函數(shù)關(guān)系，其主要的目的也是為了能夠在最大限度上保證，整個(gè)系統(tǒng)實(shí)際的輸出則是為期望輸出。2.工作期，此時(shí)各個(gè)連接權(quán)是被固定的，然后計(jì)算單元狀態(tài)變化以求達(dá)到穩(wěn)定[1]。

在整個(gè)模型的輸入層單元數(shù)即是對(duì)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)目，則是根據(jù)前面分析的建筑施工現(xiàn)場(chǎng)自身的安全評(píng)級(jí)指標(biāo)，在其的輸入層當(dāng)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)則是設(shè)定在了20，那么對(duì)于中間層則是要確認(rèn)為隱含層，其層數(shù)與之所相對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)數(shù)的選取則是為一個(gè)非常具有復(fù)雜性的問(wèn)題，這里主要是因?yàn)椋诓捎貌煌膬?nèi)部表象的過(guò)程當(dāng)中，其所需要的內(nèi)部單元數(shù)上，是完全不相同的，所以，這也就意味著，綜合評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)應(yīng)的是很安全、較安全、合格、較危險(xiǎn)、危險(xiǎn)等幾種不同的程度的，這里對(duì)于輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)則設(shè)定在5，那么其標(biāo)準(zhǔn)的輸出模式則是分別在了（1，0，0，0，0）、（0，1，0，0，0）、（0，0，1，0，0）、（0，0，0，1，0）、（0，0，0，0，1）[2]。

二、實(shí)力分析

依照于我國(guó)某個(gè)建筑施工的安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，所選取出二級(jí)指標(biāo)的16個(gè)指標(biāo)，作為整建筑施工事故可能會(huì)發(fā)生的一些潛在患，然后在對(duì)其進(jìn)行全面綜合的分析，以此來(lái)有效的判斷出，整個(gè)建筑施工自身的安全狀況[3]。

（一）樣本數(shù)據(jù)的離散化和約簡(jiǎn)

本文主要重點(diǎn)闡述在使用運(yùn)用BP進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)的約簡(jiǎn)，從而通過(guò)使用Boolean Reasoning Algorithm的方式，來(lái)對(duì)整個(gè)樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化，然后在合理的通過(guò)使用Genetic algorithm的方式來(lái)對(duì)整個(gè)樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)行屬性上的約間，從而使得約簡(jiǎn)出來(lái)的總共多達(dá)1700度條規(guī)則，然后在以此依照于BP人工神經(jīng)自身的約減規(guī)則，從而有效的選擇出了關(guān)于LHA自身的覆蓋率以及RHS自身的覆蓋率等指標(biāo)，然后在對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集，合理的進(jìn)行規(guī)則上的提取，從而有效的到了30條規(guī)則。在通過(guò)對(duì)于提取規(guī)則進(jìn)行進(jìn)一步的研究分析，在優(yōu)先參考我國(guó)相關(guān)建筑施工人員自身的意見(jiàn)，從而才能夠最終的確定好幾項(xiàng)指標(biāo)，是在整個(gè)建筑施工安全當(dāng)中的關(guān)鍵核心要素，即U12U24U32U42U43.在針對(duì)于約簡(jiǎn)前的評(píng)價(jià)指標(biāo)當(dāng)中，主要是存在大約16個(gè)左右，在對(duì)于訓(xùn)練樣本上則是分成了14組，在通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)離散化以及屬性的約簡(jiǎn)以后，就能夠?qū)⒃颈姸嗟脑u(píng)價(jià)指標(biāo)，逐漸的變?yōu)?個(gè)，這樣也是在最大限度上降低了整個(gè)輸入空間，也是便于之后簡(jiǎn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的展開(kāi)以及運(yùn)行，以此提升訓(xùn)練的效率強(qiáng)度[4]。

（二）約簡(jiǎn)后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)概述

在這里主要是按照已經(jīng)被約簡(jiǎn)之后所得到的屬性集，剩下的U12U24U32U42U43這五列數(shù)據(jù)，便能夠很好得的得出了約簡(jiǎn)以后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的樣本。對(duì)于這五列數(shù)據(jù)，均采用三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在輸入層為5個(gè)神經(jīng)元上，在合理的采用以上幾種方式，估計(jì)出其中所隱含的層節(jié)點(diǎn)數(shù)為3.以此，有效的計(jì)算出其中所隱含的層節(jié)點(diǎn)數(shù)的設(shè)置，在將這些數(shù)值求出總體的平均值。

三、結(jié)果

在合理的通過(guò)對(duì)于建筑施工安全相關(guān)的指標(biāo)體系的研究，并且，主要依照于建筑施工自身的實(shí)際，在合理的通過(guò)使用安全系統(tǒng)的整體工程原理，在立足于人、機(jī)器、環(huán)境、管理等幾方面上，對(duì)其更進(jìn)一步的研究，從而有效的確定出了建筑施工安全的16個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。在基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之下的建筑施工安全評(píng)價(jià)模型，也主要是將粗糙集作為整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的前段處理器，主要將其應(yīng)用在了有效縮減整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程當(dāng)中的一些學(xué)習(xí)樣本，這樣做也是為了能夠在最限度上滿足于簡(jiǎn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)所對(duì)其提出的各種要求，不僅如此，還合理的利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且，自身也是具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度的。在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的建筑施工安全評(píng)價(jià)模型當(dāng)中，也是對(duì)我國(guó)各個(gè)實(shí)際建筑施工工程自身的安全狀況，進(jìn)行了及時(shí)有效的安全評(píng)價(jià)，其所顯示出來(lái)的結(jié)果也是完全與建筑施工工程自身的實(shí)際情況所想符合[5]。

四、結(jié)論

只有真正的增強(qiáng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的建筑施工安全評(píng)價(jià)的重視度，才能夠在最大限度上提升我國(guó)建筑施工的安全以及穩(wěn)定性。

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篇6

關(guān)鍵詞：中小企業(yè) 營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類(lèi)號(hào):F273 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1004-4914（2011）11-270-02

隨著中小企業(yè)內(nèi)、外部環(huán)境的復(fù)雜化，中小企業(yè)面臨的營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)不斷上升，這不僅影響著中小企業(yè)的正常經(jīng)營(yíng)，而且嚴(yán)重制約著中小企業(yè)的發(fā)展。然而，由于中小企業(yè)面臨的營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)受到很多因素的影響，因而要加強(qiáng)對(duì)中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)的管理，使企業(yè)有效地衡量其面臨的營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)水平，就必須對(duì)其進(jìn)行科學(xué)而準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)與定量分析。

目前，我國(guó)對(duì)于營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)管理的研究還處于起步階段。國(guó)內(nèi)一些學(xué)者對(duì)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)的定量評(píng)價(jià)進(jìn)行了相關(guān)研究，其中應(yīng)用較為廣泛的包括層次分析法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、BP算法等。但這些評(píng)價(jià)方法均存在一定不足，主要表現(xiàn)為：一是在評(píng)價(jià)中的隨機(jī)因素影響較多，評(píng)價(jià)結(jié)果易受評(píng)價(jià)者主觀意識(shí)的影響及其和經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)的局限，易帶有個(gè)人偏見(jiàn)和片面性，主觀性較強(qiáng)；二是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）采用BP算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，學(xué)習(xí)過(guò)程收斂速度慢，容易陷入局部極小點(diǎn)，特別是當(dāng)學(xué)習(xí)效率設(shè)置高時(shí)，可能產(chǎn)生震蕩；三是BP算法的健壯性不好，網(wǎng)絡(luò)性能對(duì)網(wǎng)絡(luò)的初始設(shè)置比較敏感。為此，筆者根據(jù)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，利用其非線性與泛化的能力，建立了一個(gè)基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及評(píng)估模型并進(jìn)行了實(shí)證研究。

一、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種典型的動(dòng)態(tài)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一般分為4層，即輸入層、隱層、承接層和輸出層。其輸入層、隱層、輸出層的連接類(lèi)似于前饋網(wǎng)絡(luò)，輸入層的單元僅起著信號(hào)傳輸?shù)淖饔茫敵鰧訂卧鹁€性加權(quán)作用。隱層單元的傳遞既可采用線性函數(shù)也可采用非線性函數(shù)，承接層用來(lái)記憶隱層單元前一時(shí)刻的輸出值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性狀態(tài)空間表達(dá)式為：

Y(k)=G(w3X(k))

X(k)=F(w1Xc(k)+w2(U(k-1))（1）

Xc(k)=X(k-1)

式中：Y，X，U，Xc分別表示m維輸出結(jié)點(diǎn)向量；n維中間層結(jié)點(diǎn)單元向量；r維輸入向量和n維反饋狀態(tài)向量；w3，w2，w1分別表示中間層到輸出層、輸入層到中間層、承接層到中間層的連接權(quán)值；G(?)為輸出神經(jīng)元的傳遞函數(shù)，是中間層輸出的線性組合；F(?)為中間層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)，采用邏輯斯蒂函數(shù)。

二、基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型的分析及建立

（一）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

本文建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的任務(wù)是完成營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)和營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)之間的映射。建立合理的營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，一方面需要解決營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的權(quán)值問(wèn)題，另一方面需要探索營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)和營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)之間的映射規(guī)則。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是通過(guò)神經(jīng)元的特性以及網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元連接的特性來(lái)定義的。對(duì)于營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型可以用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入和輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)以及隱含層數(shù)量和各隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)來(lái)表示。在評(píng)估模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，輸入節(jié)點(diǎn)的數(shù)量可以比較直觀地得到，它就是營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的數(shù)量。評(píng)估模型的輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)可以是一個(gè)，也可以是多個(gè)，對(duì)于分類(lèi)模型，輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)量和分類(lèi)的類(lèi)別數(shù)量有關(guān)，假定營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分為m個(gè)級(jí)別，則評(píng)估模型的輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)量可以為m或log2m。在很多情況下，為了簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高模型的訓(xùn)練效率，可以將一個(gè)具有多個(gè)輸出的網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)化為多個(gè)具有一個(gè)輸出的網(wǎng)絡(luò)模型。按照這個(gè)原則，本文對(duì)評(píng)估模型的輸出進(jìn)行簡(jiǎn)化，首先，將營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分為5個(gè)級(jí)別，即1級(jí)風(fēng)險(xiǎn)為優(yōu)良狀態(tài)（無(wú)險(xiǎn)）、2級(jí)風(fēng)險(xiǎn)為正常狀態(tài)（輕險(xiǎn)）、3級(jí)風(fēng)險(xiǎn)為中度風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)（中險(xiǎn)）、4級(jí)風(fēng)險(xiǎn)為高度風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)（重險(xiǎn)）、5級(jí)風(fēng)險(xiǎn)為危急風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)（巨險(xiǎn)）；其次，參照營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的方法，將評(píng)估模型的輸出轉(zhuǎn)換為一個(gè)連續(xù)型的變量，變量的不同取值范圍對(duì)應(yīng)不同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定一般遵循以下經(jīng)驗(yàn)法則：較好的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)介于輸入節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)量之和的50%至70%之間；隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)m必須小于N>1(其中N為訓(xùn)練樣本數(shù))。為了得到評(píng)估模型的合理的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，本文將根據(jù)以上經(jīng)驗(yàn)法則，確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的一般范圍，然后在該范圍內(nèi)，采用擴(kuò)張法，通過(guò)反復(fù)的實(shí)驗(yàn)確定合理的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。

（二）模型求解速度和誤差界值分析

對(duì)于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模型的求解速度等價(jià)于BP學(xué)習(xí)算法的收斂速度，一般用達(dá)到指定誤差精度時(shí)的學(xué)習(xí)次數(shù)表示，它受多種因素影響，包括模型本身的結(jié)構(gòu)、樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量和數(shù)據(jù)特點(diǎn)、模型的初始權(quán)值以及模型的學(xué)習(xí)參數(shù)等。

對(duì)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練速度的影響參數(shù)有學(xué)習(xí)率η、動(dòng)量因子α和收斂誤差界值E(w)等，對(duì)于學(xué)習(xí)率必須小于某一上限，取0

在評(píng)估模型訓(xùn)練之前，應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況預(yù)先確定誤差界值E(w)，誤差界值E的選擇完全根據(jù)評(píng)估模型的收斂速度大小和具體樣本的學(xué)習(xí)精度來(lái)確定。E值的選擇必須在分類(lèi)精度和訓(xùn)練效率之間權(quán)衡，當(dāng)E值選擇較小時(shí)，評(píng)估模型分類(lèi)精度高，但收斂速度慢，訓(xùn)練次數(shù)增加；如果E值選擇較大則相反。本文在綜合考慮評(píng)估模型的收斂速度和分類(lèi)精度的前提下，采用變學(xué)習(xí)率和加動(dòng)量項(xiàng)相結(jié)合的方法以改進(jìn)評(píng)估模型的訓(xùn)練效率，學(xué)習(xí)率η取0.8，動(dòng)量因子α取值0.9，誤差精度E(w)設(shè)為0.001。

三、模型的實(shí)證分析

（一）指標(biāo)和樣本數(shù)據(jù)選取

根據(jù)營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境引起的中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際，中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)主要包括營(yíng)銷(xiāo)人員風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)、顧客風(fēng)險(xiǎn)、產(chǎn)品銷(xiāo)售風(fēng)險(xiǎn)、供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)、營(yíng)銷(xiāo)組織管理風(fēng)險(xiǎn)6個(gè)方面。由于我國(guó)中小企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)信息化，對(duì)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)工作沒(méi)有很好的開(kāi)展；直接針對(duì)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)工作的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)還非常少，無(wú)法直接加以利用。因此，本文采取參考已完成的同類(lèi)研究的相關(guān)數(shù)據(jù)作為模型的樣本數(shù)據(jù)。

（二）實(shí)證分析

確定中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型結(jié)構(gòu)為43×m×1，訓(xùn)練樣本數(shù)量為50。根據(jù)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)介于輸入節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)量之和50%～70%之間的規(guī)則，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)m的取值范圍大約為22

本文采用Matlab工具完成營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究和驗(yàn)證工作。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出結(jié)果可以看出，對(duì)于全部50個(gè)訓(xùn)練樣本，其分級(jí)準(zhǔn)確率為89.1%。因此，該模型可以滿足中小企業(yè)評(píng)估營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)的要求，并且具有很高的精度和很快的收斂速度。

四、結(jié)論

通過(guò)分析得出以下結(jié)論：

1.通過(guò)建立基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型來(lái)對(duì)中小企業(yè)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)分析是切實(shí)可行的，而且其判別準(zhǔn)確率比較高。

2.Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性與泛化的能力能夠適于中小企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)分析過(guò)程中的復(fù)雜性和實(shí)際情況下的高度非線性，對(duì)中小企業(yè)面臨的不同營(yíng)銷(xiāo)風(fēng)險(xiǎn)能夠較準(zhǔn)確地識(shí)別和評(píng)估。

參考文獻(xiàn)：

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篇7

歐陽(yáng)亮(1984―)，女，湖南大學(xué)工商管理學(xué)院(長(zhǎng)沙，410082)。研 究方向：金融工程與風(fēng)險(xiǎn)管理。

［關(guān)鍵詞］匯率預(yù)測(cè)；匯率波動(dòng)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

匯率作為一個(gè)重要的經(jīng)濟(jì)變量，其變動(dòng)對(duì)國(guó)民收入的增減、工農(nóng)業(yè)的發(fā)展、國(guó)內(nèi)利率、就業(yè) 等各方面都有著重要的影響。因此，匯率預(yù)測(cè)受到廣泛的關(guān)注，大量的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型和時(shí)間 序列模型被用于匯率預(yù)測(cè)。其中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks, ANN)作為 一種非參數(shù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的方法，不需要對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行事先假設(shè)，通過(guò)合理的樣本訓(xùn)練， 學(xué)習(xí)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)、模擬專(zhuān)家的行為，并引入非線性轉(zhuǎn)換函數(shù)來(lái)求解各種復(fù)雜的非線性問(wèn)題， 具有很強(qiáng)的模式識(shí)別能力和高速信息處理能力，從而在時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方面有獨(dú)特的優(yōu) 勢(shì)。[1]

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)匯率波動(dòng)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了比較廣泛的研究?？偨Y(jié)國(guó)內(nèi)外學(xué)者 的研究成果，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)匯率有3個(gè)層次。它們分別是同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、 異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型。

一、匯率預(yù)測(cè)的同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)歷史匯率數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)匯率，這是作為一種匯 率預(yù)測(cè)的非參數(shù)方法提出來(lái)的。由于匯率波動(dòng)具有非線性相關(guān)性和 長(zhǎng)效記憶性，因此通過(guò)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)是一種可行的方法。同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型認(rèn) 為；匯率有一個(gè)隱含的生成機(jī)制，歷史匯率和未來(lái)的匯率都由這個(gè)機(jī)制生成，通過(guò)對(duì)歷史數(shù) 據(jù)的觀測(cè)，識(shí)別這個(gè)生成機(jī) 制，就可用這個(gè)生成機(jī)制預(yù)測(cè)未來(lái)的匯率。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)的非參數(shù) 方法，不基于假設(shè)，即使產(chǎn)生數(shù)據(jù)的過(guò)程是未知的，或者很復(fù)雜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也能識(shí)別。

用同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)，是根據(jù)匯率的歷史數(shù)據(jù)加上輸入延遲來(lái)預(yù)測(cè)匯率的變化或變 化趨勢(shì)。用于匯率預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型很多，其中最常用的是多層后向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般采用三層結(jié)構(gòu)：輸入層、隱含層、輸出層。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法 和訓(xùn)練如圖1。

以t時(shí)刻匯率種類(lèi)R的預(yù)測(cè)為例，滯后期為n，預(yù)測(cè)長(zhǎng)度為L(zhǎng)。輸入層的數(shù)據(jù)是從時(shí)刻t開(kāi)始前n 期的歷史匯率觀測(cè)值序列，yt,…, yt-n，輸入才由長(zhǎng)度n的滑動(dòng)窗口產(chǎn)生。輸出層 依次輸出從t時(shí)刻開(kāi)始的L個(gè)匯率預(yù)測(cè)值，yt+1,…, yt+L。相鄰匯率的時(shí)間間 隔是等長(zhǎng)的。匯率預(yù)測(cè)的同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)如上圖2。

用同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)匯率的研究很多，1993年，Refenes等人采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)匯率變 動(dòng)，他們將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練組(Training Subsample)、測(cè)試組(Testing Subsample)和預(yù)測(cè)組( Forecasting Subsample),先用訓(xùn)練組和測(cè)試組數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后用預(yù)測(cè)組數(shù)據(jù)進(jìn)行 預(yù)測(cè)，這種嘗試以及隨后的評(píng)議肯定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一定的情況下比“標(biāo)準(zhǔn)”的預(yù)測(cè)方法表現(xiàn) 要好。[2]Kuan和Liu(1995)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)5個(gè)不同幣種兌美元的匯率進(jìn)行預(yù)測(cè)。這5 種貨幣包括英鎊、加拿大元、德國(guó)馬克、日元以及瑞士法郎。研究發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)日元和英 鎊的預(yù)測(cè)的均方差(MSE)很低，但對(duì)其余3個(gè)幣種的預(yù)測(cè)效果一般。[3]De Matos(19 94)通過(guò)對(duì)日元期貨預(yù)測(cè)比較了多層后向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLFN)和重復(fù)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果。[4]Zhang和Hu(1998)用多層后向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)英鎊和美元的匯率進(jìn)行預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù) 測(cè)效果明顯優(yōu)于線性模型，尤其在預(yù)測(cè)期比較短的時(shí)候。[5]

雖然研究表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果比其他方法好，但是其預(yù)測(cè)精度和可靠性仍然不盡人意。 對(duì)此，學(xué)者們對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)，提出了諸如聚類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、重復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、廣義回歸 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等經(jīng)改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)，或者將其他方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié) 合，以改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力。例如，Shazly等(1999)用遺傳算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。 惠曉 峰和胡運(yùn)權(quán)等(2002)結(jié)合遺傳算法，提出了基于實(shí)數(shù)編碼的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)匯率預(yù)測(cè)人民幣 兌美元匯率的模型。姚洪興, 盛昭瀚和陳洪香(2002)提出了一種改進(jìn)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

這些研究在一定程度上提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練算法、閥值 函數(shù)的選擇以及滯后期的確定等問(wèn)題仍然難以解決。而且，匯率由歷史匯率唯一決定這一 前提也缺乏足夠的理論支持。

二、匯率預(yù)測(cè)的異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

用異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)，是指在預(yù)測(cè)過(guò)程中，考慮影響匯率的各種因素，如利率 、通貨膨脹率、原油價(jià)格、貨幣供應(yīng)、貿(mào)易收支差額、消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、消費(fèi)信心指數(shù)等，根 據(jù)這些影響因素來(lái)預(yù)測(cè)匯率。Shazly(1997)選取一個(gè)月歐洲美元存款利率、一個(gè)月歐洲外幣 存款利率、即期匯率 和一個(gè)月的遠(yuǎn)期匯率作為輸入變量，預(yù)測(cè)一個(gè)月后的即期匯率。結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè) 效果比通過(guò)遠(yuǎn)期匯率進(jìn)行的預(yù)測(cè)效果要好。[6]楊火斤 和馬洪波(1999)選取GNP、CPI、工業(yè)股 票價(jià)格指數(shù)、短期利率、貨幣供應(yīng)量、長(zhǎng)期利率6個(gè)影響因素，將這些變量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 輸入變量，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)這些變量預(yù)測(cè)匯率。[7]Hui Xiao-feng等(2005)也用 模糊神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)，輸入的變量包括兩國(guó)的CPI和GDP、兩國(guó)的利率差、貨幣供應(yīng)比、凈出口額 等。[8]

異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練算法與同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似。區(qū)別在于同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸 入是一段時(shí)滯的歷史匯率數(shù)據(jù)，是一維的數(shù)據(jù)，而異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)是多個(gè)變量的數(shù) 據(jù)，是二維的數(shù)據(jù)。令x1, x2,…, xn分別表示影響匯率變動(dòng)的各個(gè)因素，異質(zhì)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

隨著布雷頓森林體系的崩潰，各國(guó)紛紛采用浮動(dòng)匯率制度，影響匯率變動(dòng)的因素更加多樣化 、復(fù)雜化，難以確定。因此，學(xué)者們開(kāi)始用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他預(yù)測(cè)方法結(jié)合使用。一種是與基 本因素分析模型如購(gòu)買(mǎi)力平價(jià)模型、利率平價(jià)模型等相結(jié)合。根據(jù)這些模型確定的影響因素 作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練優(yōu)化變量的權(quán)值，從而進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)。例如， Qi和Wu(2003)用基于貨幣理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)英鎊和馬克1個(gè)月、6個(gè)月、12個(gè)月的匯率進(jìn)行預(yù) 測(cè)，輸入變量為貨幣供應(yīng)量M1，各個(gè)國(guó)家的實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)收入、利率作為輸入變量。Lee和W ong(2007)用微觀結(jié)構(gòu)理論和宏觀經(jīng)濟(jì)的6個(gè)變量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，預(yù)測(cè)匯率波動(dòng)。

另一種方法是用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與協(xié)整方法結(jié)合。先通過(guò)協(xié)整分析確定影響匯率變動(dòng)的因素，再用 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定各變量的權(quán)值。Inc和Trafalis(2006)構(gòu)建了一個(gè)結(jié)合協(xié)整方法和人工神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的匯率預(yù)測(cè)模型方法，先用協(xié)整方法確定對(duì)匯率有影響作用的變量，然后用ANN對(duì)這些變 量進(jìn)行非線性組合，預(yù)測(cè)匯率。[9]

異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將匯率視為整體經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的一個(gè)變量，匯率波動(dòng)受眾多因素的影響，因 此匯率的波動(dòng)是根據(jù)這些影響因素的波動(dòng)來(lái)預(yù)測(cè)的，與同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比有更強(qiáng)的理論 支持。但是，它的預(yù)測(cè)效果取決于影響因素的選擇，因此匯率的影響因素的選擇是異質(zhì)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的關(guān)鍵。

三、匯率預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行匯率非線性組合預(yù)測(cè)是一個(gè)兩步組合預(yù)測(cè)模型。Bates和Granger(1969)證明了 預(yù)測(cè)方法的線性組合比單模型能產(chǎn)生更小的誤差。[10]此后，一些學(xué)者在這方面做 了很多研 究。在眾多的組合方法中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性組合是最廣泛使用的方法。Hu和Tsoukalas(1999 )用不同的GARCH模型預(yù)測(cè)條件波動(dòng)，并對(duì)這些預(yù)測(cè)值分別進(jìn)行線形和非線性組合，結(jié)果表明 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非線性組合的預(yù)測(cè)效果是最好的。[11]Tseng等(2002)用BP神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)和時(shí)間 序列模型――SARIMA模型進(jìn)行組合，用SARMIA(Seasonal Autoregression Moving Integrat e Average)對(duì)匯率進(jìn)行線性預(yù)測(cè)，再用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理SARMIA模型預(yù)測(cè)的殘差，進(jìn)行匯率預(yù)測(cè) 。[12]用同樣的方法還有Zhang(2003)用ARIMA和ANN組和對(duì)英鎊和美元匯率進(jìn)行預(yù) 測(cè)。[13]Yu, Wang和Lai(2005)組合廣義線性自回歸模型(GLAR)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 匯率預(yù)測(cè)。[14]

用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)匯率進(jìn)行非線性組合預(yù)測(cè)時(shí)，是將匯率數(shù)據(jù)分解成線性部分和非線性部分。先 用基本因素模型或者參數(shù)模型對(duì)匯率進(jìn)行第一步預(yù)測(cè)；然后用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)第一步預(yù)測(cè)殘差進(jìn) 行非線性組合；再根據(jù)兩步的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)?；蛘哂蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同的參數(shù)模型的 預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行非線性組合。下面以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ARIMA模型的非線性組合為例，說(shuō)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 組合模型的基本原理。

(3)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)mode殘差：[AKn^]t=f(et-1,et-2,…，et-n)[JY](4)

其中，f表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)的非線性函數(shù)，et是隨機(jī)誤差。

(4)組合ARIMA和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：[AKy^]=[AKl^]+[AKn^]t[JY](5)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性方法進(jìn)行非線性組合，考慮了匯率作為一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng) 同時(shí)具有線性和非線性特征的實(shí)際，充分利用了參數(shù)方法和非參數(shù)方法的優(yōu)勢(shì)，并綜合了各 種匯率理論的分析結(jié)果。大量的實(shí)際研究表明，組合預(yù)測(cè)的效果比單獨(dú)用線性模型或單獨(dú)用 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的效果要好。

四、比較與結(jié)論

同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)，是用一維的數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它沒(méi) 有 考慮匯率作為經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的一個(gè)變量，受到眾多因素的影響，而僅僅把匯率視為一系列沒(méi)有 經(jīng)濟(jì)含義的無(wú)規(guī)則數(shù)據(jù)。而異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型則把匯率視為復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的一個(gè)變量，認(rèn) 為在統(tǒng)計(jì)上無(wú)規(guī)則的匯率數(shù)據(jù)是由眾多因素共同決定的。異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用二維數(shù)據(jù)進(jìn)行 訓(xùn)練，與同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，其預(yù)測(cè)有更充分的理論支持。但是，影響匯率的因素至今 沒(méi)有定論也沒(méi)有統(tǒng)一的選取法則。

同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型都將匯率視為單純的非線性變化的時(shí)間序列 ，而實(shí)際匯率的波動(dòng)不是單純的線性或非線性的，而是同時(shí)包含線性和非線性模式，因此單 純的線性模型和非線性模型都不能很好地預(yù)測(cè)匯率。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)模型則與前兩種方 法有本質(zhì)的不同，它同時(shí)考慮了匯率的線性和非線性特征，在線性預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上再進(jìn)行非線 性組合，充分利用參數(shù)方法和非參數(shù)方法的優(yōu)勢(shì)。一方面，研究表明線性預(yù)測(cè)有很多效果很 好 的方法，如ARIMA，GARCH等參數(shù)模型；另一方面，這些模型都基于很強(qiáng)的假設(shè)條件，不同的 條 件下預(yù)測(cè)效果有很大差別。因此，在實(shí)際預(yù)測(cè)時(shí)候，很難確定某個(gè)模型比其他模型有更好的 樣本外預(yù)測(cè)效果。最優(yōu)模型的選擇是件很困難的事情。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型，避免了 最優(yōu)模型選擇的問(wèn)題，又綜合了不同的匯率理論的分析結(jié)果。

另外，同質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和異質(zhì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型都是單模型的一步預(yù)測(cè)的方法，研究 表明單一的模型往往只能適應(yīng)某一特定的情況或者反映一部分的信息，而實(shí)際匯率是一個(gè)復(fù) 雜的系統(tǒng)，組合不同的參數(shù)模型或者參數(shù)模型不同參數(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，能夠較大限度地利用各 種預(yù)測(cè)樣本信息，比單個(gè)預(yù)測(cè)模型考慮的問(wèn)題更系統(tǒng)、更全面，從而提高了預(yù)測(cè)的精度。

自2005年7月21日起，中國(guó)實(shí)行匯率改革以來(lái)，央行入市干預(yù)的力度明顯減弱。由市場(chǎng)供求 關(guān)系決定的人 民幣匯率受到眾多因素的影響，波動(dòng)幅度較以往明顯加大。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型對(duì)人民幣匯 率進(jìn)行預(yù)測(cè)，充分考慮了匯率波動(dòng)的復(fù)雜性。結(jié)合線性方法和非線性方法的優(yōu)勢(shì)，能抓住匯 率波動(dòng)的線性和非線性特征，并能全面挖掘和反映樣本信息，有較好的樣本外預(yù)測(cè)效果。因 此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型是人民幣匯率預(yù)測(cè)的最佳選擇。

但是，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型進(jìn)行匯率預(yù)測(cè)也存在一些難以解決的問(wèn)題。首先是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身 的優(yōu)化問(wèn)題，如隱藏層數(shù)及隱藏層結(jié)點(diǎn)數(shù)的確定、激活函數(shù)的確定、局部最優(yōu)等，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的結(jié)構(gòu)直接影響著預(yù)測(cè)效果。其次，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行組合預(yù)測(cè)時(shí)，如何選擇被組合的模型以 及模型的個(gè)數(shù)，是另外一個(gè)難以解決的問(wèn)題。第三，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)殘差最小的原則不斷 地調(diào)整參數(shù)來(lái)改變預(yù)測(cè)效果，但是它不能改變輸入數(shù)據(jù)，而匯率數(shù)據(jù)往往是劇烈波動(dòng)，存在 噪音的。因此，如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行除噪，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)是另一個(gè)值得研究的問(wèn)題。

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Forecasting Exchange Rate with ANN: A Comparative Anal ysis

Xie Chi1 Ouyang Liang2 Abstract:With the popularity of floating exchange rate system,a lot of methods with parameter and non-parameter are adopted to forecast the ex change rate, and ANN is one of them. There are three types of ANN for exchange r ate forecasting, namely the homogenous ANN model, the heterogeneous ANN model an d the hybrid ANN model. This paper researches on the three models, specificallytheir characteristics and limitations, and draw the conclusion that both ANN mod el give full consideration to the linearity and nonlinearity characters of the e xchange rate. The ANN model can offer better results in a more systematic and co mprehensive way, because it adopts the thoughts integrating the analysis of diff erent exchange rate theories, and broadly utilizes the forecast samples.

Key words:Exchange Rate Forecasting; Exchange Rate Fluctuation;ANN

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[關(guān)鍵詞] 工作崗位；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；系統(tǒng)設(shè)計(jì)

[中圖分類(lèi)號(hào)] F240 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1006-5024(2007)12-0030-04

[基金項(xiàng)目]安徽省高校青年教師科研資助計(jì)劃項(xiàng)目“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程評(píng)價(jià)中的應(yīng)用”(批準(zhǔn)號(hào)：2004jq143)；安徽理工大學(xué) 青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目“基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)”(批準(zhǔn)號(hào)：2007jg12)

[作者簡(jiǎn)介] 汪克亮，安徽理工大學(xué)教師，碩士，研究方向?yàn)榫C合評(píng)價(jià)、決策分析；

楊 力，安徽理工大學(xué)副教授，碩士，研究方向?yàn)橄到y(tǒng)工程、復(fù)雜系統(tǒng)建模；

查甫更，安徽理工大學(xué)教師，碩士，研究方向?yàn)榄h(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)。(安徽 淮南 232001)

人力資源是企業(yè)中最寶貴的資源，對(duì)企業(yè)的生存、發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)力的不斷提高都起著至關(guān)重要的作用。人力資源的培育、開(kāi)發(fā)與利用，不僅成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的決定性因素，而且直接構(gòu)成企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵性戰(zhàn)略資源。作為人力資源管理的一個(gè)重要組成部分，工作崗位評(píng)價(jià)是建立在工作說(shuō)明書(shū)的基礎(chǔ)上，綜合運(yùn)用多種學(xué)科的理論和方法。即它是按照一定的客觀標(biāo)準(zhǔn)，從工作崗位的環(huán)境、勞動(dòng)強(qiáng)度、承擔(dān)責(zé)任、所需資格條件等因素出發(fā)，對(duì)工作崗位進(jìn)行系統(tǒng)的衡量和評(píng)價(jià)，在定性的基礎(chǔ)上進(jìn)行定量測(cè)評(píng)，以量值來(lái)表現(xiàn)工作崗位特征，使得性質(zhì)相同、相近的崗位具有統(tǒng)一的評(píng)判、估價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。這種評(píng)價(jià)方法可以比較出崗位與崗位之間的相對(duì)價(jià)值大小，從而可以將員工在企業(yè)中的作用和貢獻(xiàn)量化，為企業(yè)崗位歸級(jí)、分類(lèi)等工作奠定基礎(chǔ)，為建立公平合理的薪酬制度提供客觀依據(jù)。

對(duì)工作崗位進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法很多，傳統(tǒng)的方法有排列法、分類(lèi)法、評(píng)分法、因素比較法，等等。實(shí)踐證明，這些方法都具備一定的合理性，但是還不夠完善。這是由于評(píng)價(jià)指標(biāo)的量值和權(quán)重的確定都是依據(jù)評(píng)估人員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行的，主觀性強(qiáng)，缺乏客觀性，這樣就在很大程度上使得評(píng)價(jià)結(jié)果缺乏公平性、科學(xué)性，從而進(jìn)一步影響到薪酬制度的公平合理性。近年來(lái)出現(xiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)ANN)因其廣泛的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)和強(qiáng)大的非線性映射能力，在多變量非線性系統(tǒng)的建模方面有著廣泛的應(yīng)用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back-Propagation Network)是目前在各領(lǐng)域中研究和應(yīng)用最廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，體現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與應(yīng)用中最精華的部分，它擅長(zhǎng)的是處理那種規(guī)律隱含在一大堆雜亂無(wú)章數(shù)據(jù)中的映射逼近問(wèn)題。由于工作崗位評(píng)價(jià)系統(tǒng)是由評(píng)價(jià)指標(biāo)、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、評(píng)價(jià)技術(shù)和方法等一系列子系統(tǒng)組成的復(fù)雜非線性系統(tǒng)，作為一種處理復(fù)雜非線性系統(tǒng)問(wèn)題的有效工具，本文嘗試?yán)肂P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)設(shè)計(jì)工作崗位評(píng)價(jià)系統(tǒng)，為定性和定量評(píng)價(jià)工作崗位提供一條新的思路。

一、工作崗位評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

1.選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)的原則

要對(duì)工作崗位進(jìn)行公平合理的評(píng)價(jià)，前提是要建立科學(xué)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。因?yàn)楣ぷ鲘徫辉u(píng)價(jià)不僅要明確工作狀況和工作量的差異，而且要滿足企業(yè)人力資源管理基礎(chǔ)工作的需要，促進(jìn)人力資源管理工作的發(fā)展。因此，必須在決定工作崗位工作狀況和工作量的眾多因素中選擇合適的因素，進(jìn)行全面、科學(xué)的評(píng)價(jià)。對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇，應(yīng)該考慮以下三個(gè)原則：

全面性。評(píng)價(jià)指標(biāo)的全面性是進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)，評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)該能夠全面地反映工作崗位的工作狀況和工作量，體現(xiàn)不同崗位的工作差別，反映出崗位工作對(duì)企業(yè)的貢獻(xiàn)。

可評(píng)價(jià)性。評(píng)價(jià)指標(biāo)的可評(píng)價(jià)性主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是指在目前企業(yè)的工作實(shí)際中，運(yùn)用現(xiàn)有的技術(shù)和方法，能夠?qū)υu(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)定或評(píng)定，作出評(píng)價(jià)；二是指對(duì)每一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)都能夠按照統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)作出獨(dú)立的評(píng)價(jià)，最好是能作出定量評(píng)價(jià)。

實(shí)用性。主要是指在選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)的時(shí)候，選擇那些對(duì)企業(yè)的人力資源管理工作有用、能促進(jìn)企業(yè)人力資源管理工作發(fā)展的因素作為評(píng)價(jià)因素。這樣可以使得評(píng)價(jià)結(jié)果能夠直接應(yīng)用于企業(yè)人力資源管理實(shí)踐。

2.工作崗位評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

工作崗位評(píng)價(jià)的內(nèi)容非常廣泛，影響因素眾多，我們經(jīng)過(guò)深入調(diào)研，密切聯(lián)系實(shí)際，依據(jù)上述的選擇原則，共建立5個(gè)一級(jí)指標(biāo)：勞動(dòng)技能、勞動(dòng)責(zé)任、勞動(dòng)強(qiáng)度、勞動(dòng)環(huán)境、社會(huì)心理因素。每個(gè)一級(jí)指標(biāo)又由若干個(gè)二級(jí)指標(biāo)組成，一共22個(gè)二級(jí)指標(biāo)，這些指標(biāo)既能全面體現(xiàn)企業(yè)崗位的工作狀況和工作量，又能應(yīng)用目前的技術(shù)和知識(shí)進(jìn)行評(píng)定和測(cè)量，使崗位的具體工作抽象化、定量化，從而產(chǎn)生可比性。建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

二、BP算法及其改進(jìn)

1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個(gè)重要部分，人工神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元。它是一個(gè)近似模擬生物神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)與其相連的神經(jīng)元接收信息。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的連接方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分為前向網(wǎng)絡(luò)、反饋網(wǎng)絡(luò)和自組織網(wǎng)絡(luò)三種基本類(lèi)型。

BP網(wǎng)絡(luò)，又稱(chēng)為誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)，是一種典型的前饋網(wǎng)絡(luò)。它具有三層或三層以上的階層，其各層之間各神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)完全連接，而每層的神經(jīng)元之間無(wú)連接。BP網(wǎng)絡(luò)主要是由輸入層、隱含層、輸出層組成，各層之間實(shí)現(xiàn)完全連接。輸入信號(hào)從輸入層節(jié)點(diǎn)輸入，依次傳過(guò)各隱含層節(jié)點(diǎn)，然后傳到輸出節(jié)點(diǎn)。實(shí)踐已經(jīng)證明了三層BP網(wǎng)絡(luò)可以以任意精度逼近一個(gè)連續(xù)函數(shù)。

2.BP算法

BP網(wǎng)絡(luò)所完成的信息處理工作，從數(shù)學(xué)意義上講是利用映射訓(xùn)練樣本(x1，y1)，(x2，y2)，…(xk，yk)…，實(shí)現(xiàn)從n維歐氏空間子集到f[A]的映射。BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程是由正向傳播和反向傳播兩部分組成。在正向傳播過(guò)程中，輸入樣本從輸入層經(jīng)過(guò)隱含層處理并傳向輸出層，每一層神經(jīng)元狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元狀態(tài)，如果在輸出層得不到期望的輸出，則轉(zhuǎn)入反向傳播。此時(shí)，誤差信號(hào)從輸出層向輸入層傳播并沿途調(diào)整各層之間的連接權(quán)值以及各神經(jīng)元的偏置值，以使誤差信號(hào)不斷減小，經(jīng)過(guò)反復(fù)迭代，當(dāng)誤差小于允許值，網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)束。BP網(wǎng)絡(luò)具體的學(xué)習(xí)過(guò)程按以下步驟進(jìn)行：

(1)置各權(quán)值或閾值的初始值：Wji(0)，θj(0)為小的隨機(jī)數(shù)值。

(2)提供訓(xùn)練樣本：輸入矢量Xk，k=1，2，…，P；期望輸出dk，k=1，2，…，P；對(duì)每一個(gè)輸入樣本進(jìn)行下面(3)到(5)的迭代。

(3)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出及隱含層單元的狀態(tài)：

okj=fj(∑wjiokj+θj)，其中f(x)為轉(zhuǎn)移函數(shù)，采取Sigmoid函數(shù)，即

(4)計(jì)算訓(xùn)練誤差：

δkj=okj(1-okjj)(tkj-okj) (輸出層)

δkj=okj(1-okj)∑δkmwmj(隱含層)

(5)修正權(quán)值和閾值：

wkj(t+1)=wji(t)+ηδjoki+α[wji(t)-wji(t-1)]

θj(t+1)=θj(t)+ηδj+α[θj(t)-θj(t-1)]

(6)當(dāng)k每經(jīng)歷1至P后，判斷指標(biāo)是否符合精度要求：

E≤ε； ε：精度。

(7)結(jié)束。

3.BP算法的改進(jìn)

傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)把一組樣本的輸入/輸出問(wèn)題變?yōu)橐粋€(gè)非線性?xún)?yōu)化問(wèn)題，使用了優(yōu)化中最普通的梯度下降算法。BP算法在應(yīng)用中最突出的優(yōu)點(diǎn)是具有很強(qiáng)的非線性映射能力，網(wǎng)絡(luò)的隱含層數(shù)、各層的神經(jīng)元數(shù)以及網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)系數(shù)都可以根據(jù)具體情況任意設(shè)定，對(duì)問(wèn)題的識(shí)別具有很強(qiáng)的功能，對(duì)于復(fù)雜的非線性模型仿真從理論上來(lái)說(shuō)可以達(dá)到任意小的程度。在實(shí)際預(yù)算中，標(biāo)準(zhǔn)BP算法存在著收斂速度慢和容易陷入局部極值兩個(gè)重要問(wèn)題。為此，我們以如下兩項(xiàng)措施來(lái)改進(jìn)BP算法。

(1)學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整。標(biāo)準(zhǔn)BP算法收斂速度慢的一個(gè)重要原因是學(xué)習(xí)速率不當(dāng)。學(xué)習(xí)率太小，收斂太慢；學(xué)習(xí)率太大，則可能導(dǎo)致振蕩甚至發(fā)散。我們采用學(xué)習(xí)率的自適應(yīng)調(diào)整，即當(dāng)連續(xù)兩次迭代其梯度方向相同時(shí)，表明下降太慢，將步長(zhǎng)加倍；而當(dāng)連續(xù)兩次迭代其梯度方向相反時(shí)，表明下降過(guò)頭，則步長(zhǎng)減半。

(2)加動(dòng)量項(xiàng)。標(biāo)準(zhǔn)BP算法在修正w(t)時(shí)，僅按照t時(shí)刻的瞬時(shí)負(fù)梯度方向進(jìn)行修正，沒(méi)有考慮以前時(shí)刻的梯度方向，從而使學(xué)習(xí)過(guò)程常常發(fā)生振蕩，收斂很慢。我們加動(dòng)量項(xiàng)的目的是為了降低網(wǎng)絡(luò)對(duì)誤差曲面細(xì)節(jié)的敏感性，從而抑制網(wǎng)絡(luò)限于局部極小。

改進(jìn)后的權(quán)值修正公式為：

w(t+1)=w(t)+α(t )[(1-η)d(t)+ηd(t-1)]

α(t)=2λα(t-1)

λ=sign[d(t)d(t-1)]

式中：α(t)為學(xué)習(xí)率，為k時(shí)刻的負(fù)梯度，η為動(dòng)量因子，0≤η≤1。

三、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作崗位評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化

由于工作崗位評(píng)價(jià)涉及到一系列的指標(biāo)，有定性指標(biāo)和定量指標(biāo)，各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的量綱也不一樣。因?yàn)楦鶕?jù)BP網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的取值范圍應(yīng)該是[0，1]，所以，必須對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(1)定量指標(biāo)

對(duì)于評(píng)價(jià)指標(biāo)ui，其中mi和Mi分別為評(píng)價(jià)指標(biāo)ui的最小值和最大值。設(shè)ri為決策者對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)ui的屬性值xi的無(wú)量綱化值，且ri∈[0，1]。根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的類(lèi)型，可采用下列兩種無(wú)量綱化標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)：

當(dāng)目標(biāo)越大評(píng)價(jià)越好時(shí)，

當(dāng)目標(biāo)越小評(píng)價(jià)越好時(shí)，

(2)定性指標(biāo)

在該評(píng)價(jià)指標(biāo)中，大部分是一些不能直接量化而只能進(jìn)行定性描述的指標(biāo)，可以采用確定指標(biāo)評(píng)價(jià)等級(jí)隸屬度的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)其量化。其方法是：設(shè)Ui為定性評(píng)價(jià)指標(biāo)，Ui相對(duì)于評(píng)價(jià)集A=(α1，α2，…，αn)的隸屬度向量為：ri=(ri1，ri2，…，rin)。此處隸屬度向量可采用專(zhuān)家調(diào)查的方法，并通過(guò)集值統(tǒng)計(jì)方法來(lái)確定，或者可以通過(guò)模糊數(shù)學(xué)中確定隸屬函數(shù)的方法來(lái)確定。另外，一種最簡(jiǎn)單的方法就是直接利用專(zhuān)家打分的方法來(lái)確定，評(píng)分時(shí)專(zhuān)家充分審核、分析每個(gè)工作崗位的影響因素，給出各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)分值，取值范圍是[0，1]。但是，為了保證與定量指標(biāo)的可比性，可以根據(jù)上面定量指標(biāo)的處理方法，將得到的評(píng)分值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后再作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。

2.系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

實(shí)踐證明，具有單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意連續(xù)函數(shù)。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)三層BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬工作崗位評(píng)價(jià)系統(tǒng)的評(píng)價(jià)過(guò)程。其中，將評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值作為網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，所以，本文中輸入節(jié)點(diǎn)共有22個(gè)，輸出節(jié)點(diǎn)為1個(gè)，輸出值為工作崗位評(píng)價(jià)結(jié)果，即工作崗位相對(duì)價(jià)值的量化值。由于輸入向量和輸出向量之間不滿足線性關(guān)系，因此，選擇單極性的sigmoid函數(shù)作為轉(zhuǎn)移函數(shù)。另外，隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)也直接影響到網(wǎng)絡(luò)的性能。對(duì)于隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定，我們可以采用經(jīng)驗(yàn)公式：Pm= Pn+r+L，其中，Pm、Pn、r分別為隱含層、輸入層、輸出層的神經(jīng)元數(shù)目，L為1-10之間的一個(gè)整數(shù)?？梢圆扇?duì)比實(shí)驗(yàn)的方式來(lái)選擇最佳隱含層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目。采用改進(jìn)BP的算法來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)，根據(jù)學(xué)習(xí)時(shí)間及次數(shù)與達(dá)到全局誤差的綜合效果來(lái)看，6個(gè)隱含層神經(jīng)元比較合適。

以技術(shù)知識(shí)要求、質(zhì)量責(zé)任等22項(xiàng)工作崗位評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)量化值作為網(wǎng)絡(luò)輸入向量，用X=(xi，x2，…，x22)表示；隱含層節(jié)點(diǎn)用向量Y=(y1，y2，…，y6)表示；O=(o1)表示輸出向量，根據(jù)轉(zhuǎn)移函數(shù)的性質(zhì)，o1∈[0，1]，是工作崗位的綜合評(píng)價(jià)值，用S∈[0，1]來(lái)表示，分值越大，則表明該工作崗位的相對(duì)價(jià)值越高；反之，相對(duì)價(jià)值就越低。 將訓(xùn)練集的實(shí)際輸出數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為[0，1]的數(shù)值，期望輸出用T=(t1)表示。 輸入層節(jié)點(diǎn)到隱含層節(jié)點(diǎn)的權(quán)值用向量V=(v1，1，v1，2，…，v22，6)表示，隱含層節(jié)點(diǎn)到輸出層節(jié)點(diǎn)的權(quán)值用向量W=(w1，1，w2，1，…，w6，1)表示。對(duì)于隱含層有：

yj=f(∑vijxi) (j=1，2，…，6)(1)

對(duì)于輸出層有：

oj=f(∑wj1yj)(2)

這樣(1)、(2)兩式就建立了工作崗位評(píng)價(jià)系統(tǒng)。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示：

3.網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的獲得

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要具有評(píng)價(jià)功能，必須經(jīng)過(guò)一定數(shù)量樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練。所以，獲得適當(dāng)數(shù)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的前提。選取某個(gè)企業(yè)的20個(gè)工作崗位作為實(shí)證分析的對(duì)象，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練單元。其中，將該企業(yè)的20個(gè)工作崗位的22項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的專(zhuān)家打分值作為訓(xùn)練單元的輸入數(shù)據(jù)，而以相應(yīng)工作崗位的評(píng)價(jià)值作為網(wǎng)絡(luò)的期望輸出。對(duì)于網(wǎng)絡(luò)期望輸出結(jié)果的獲得，我們可以采取常用的層次分析法(The Ana-lytic Hierarchy Process，簡(jiǎn)稱(chēng)AHP)，這種方法是由美國(guó)著名的運(yùn)籌學(xué)家T.L.Saaty于20世紀(jì)70年代提出的一種以定性與定量相結(jié)合的系統(tǒng)化、層次化決策分析方法。層次分析法的原理是把復(fù)雜的問(wèn)題分解為各組成因素，將這些因素按支配關(guān)系分組，以形成有序的遞階層次結(jié)構(gòu)。通過(guò)兩兩比較判斷，確定每一層中因素的相對(duì)重要性，建立判斷矩陣，通過(guò)矩陣的最大特征值與特征向量的計(jì)算，得出該層要素對(duì)于上層準(zhǔn)則的權(quán)重。利用層次分析法，不僅可以得出每一個(gè)工作崗位評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)于工作崗位相對(duì)價(jià)值的權(quán)重，而且可以將每一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)分值與指標(biāo)權(quán)重加權(quán)相加，得出每一個(gè)工作崗位的綜合評(píng)價(jià)值，該評(píng)價(jià)值就能作為網(wǎng)絡(luò)的期望輸出。這樣采用層次分析法，便能獲得訓(xùn)練樣本與仿真樣本。

4.網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與系統(tǒng)仿真

獲得了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，再對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。我們將編號(hào)為1-15崗位數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練單元輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，給定的學(xué)習(xí)精度為ε=0.0001，初始學(xué)習(xí)速率為0.05，每個(gè)訓(xùn)練樣本崗位的綜合評(píng)價(jià)值作為網(wǎng)絡(luò)期望輸出。采用Matlab 7.0神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)訓(xùn)練誤差達(dá)到了精度要求，訓(xùn)練停止。將編號(hào)為16-20的樣本崗位作為仿真樣本來(lái)檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)精度，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的仿真結(jié)果同樣本的評(píng)價(jià)結(jié)果非常接近，如表2所示。這一點(diǎn)表明該網(wǎng)絡(luò)具有很好的泛化能力，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立工作崗位評(píng)價(jià)系統(tǒng)是完全可行的。

四、結(jié)束語(yǔ)

工作崗位評(píng)價(jià)是企業(yè)人力資源管理工作的重要內(nèi)容，對(duì)工作崗位進(jìn)行科學(xué)、客觀的評(píng)價(jià)，是確定公平、合理的薪酬制度的基礎(chǔ)，這一點(diǎn)對(duì)于提高員工工作積極性和保持企業(yè)活力都具有很重要的意義。本文在建立工作崗位評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)設(shè)計(jì)企業(yè)工作崗位評(píng)價(jià)系統(tǒng)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身強(qiáng)大的非線性映射能力和很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)性、自適應(yīng)性和容錯(cuò)性，能夠充分地挖掘出樣本評(píng)價(jià)指標(biāo)中有關(guān)規(guī)律和信息，揭示影響工作崗位相關(guān)因素的內(nèi)在作用機(jī)制，有效地克服評(píng)價(jià)過(guò)程中人為確定標(biāo)準(zhǔn)值和權(quán)重的主觀性因素的干擾，并且針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)收斂慢、容易陷入局部極小的缺點(diǎn)，采取了加動(dòng)量項(xiàng)和學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整的方法進(jìn)行改進(jìn)，以彌補(bǔ)BP網(wǎng)絡(luò)的缺陷，更能夠體現(xiàn)工作崗位評(píng)價(jià)的科學(xué)性和客觀性。仿真試驗(yàn)表明，該評(píng)價(jià)系統(tǒng)取得了令人滿意的結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中，為了保證系統(tǒng)評(píng)價(jià)的有效性，應(yīng)該對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行必要的修改和調(diào)整，對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行狀況進(jìn)行檢查和控制，力求系統(tǒng)達(dá)到準(zhǔn)確、高效、易操作及具備良好的適應(yīng)性。只要做好以上工作，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作崗位評(píng)價(jià)系統(tǒng)就能夠成為企業(yè)人力資源管理的有效工具。

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篇9

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；量子粒子群算法；水質(zhì)預(yù)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2013）23-5373-04

在水產(chǎn)養(yǎng)殖中， 水體環(huán)境直接影響到養(yǎng)殖水產(chǎn)品的產(chǎn)量及質(zhì)量，漁業(yè)健康養(yǎng)殖要求能夠?qū)λ|(zhì)的變化進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)控及預(yù)測(cè)預(yù)警。物理、生物及化學(xué)等多方面因素會(huì)對(duì)養(yǎng)殖環(huán)境的水質(zhì)產(chǎn)生影響，其主要包括：水溫、PH值、溶解氧含量、硝氮含量、氨氮含量等。作為水質(zhì)預(yù)測(cè)預(yù)警的工具，水質(zhì)預(yù)測(cè)模型的研究一直受到各國(guó)專(zhuān)家學(xué)者的廣泛關(guān)注。國(guó)內(nèi)外已有不少學(xué)者對(duì)水質(zhì)預(yù)測(cè)模型構(gòu)建進(jìn)行了研究，Karul C等[1]應(yīng)用BP網(wǎng)絡(luò)建立水庫(kù)富營(yíng)養(yǎng)化模型。Kuo等[2]使用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以水體中五種物質(zhì)的濃度為特征參數(shù)來(lái)預(yù)測(cè)臺(tái)灣烏腳病區(qū)地下水水質(zhì)變化；殷高方等[3]將BP神經(jīng)網(wǎng)與水體環(huán)境因子的高頻實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相結(jié)合，構(gòu)建了巢湖水華的短期動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型；張升東等[4]建立適用于水庫(kù)水質(zhì)評(píng)價(jià)的 BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將模型應(yīng)用于臥虎山水庫(kù) 2010年 8月到2011年12月的水質(zhì)評(píng)價(jià)。雖然到目前為止BP網(wǎng)絡(luò)在水質(zhì)預(yù)測(cè)中已得到了廣泛的應(yīng)用，但由于其自身存在收斂速度慢和容易陷入局部極小的不足，其預(yù)測(cè)性能還有待進(jìn)一步提高。

GRNN[5]由The Lockheed Palo Alto研究實(shí)驗(yàn)室的Donald Specht在1991年提出，它建立在數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，具有良好的逼近性能，學(xué)習(xí)能力很強(qiáng)；另外，由于其只需確定合適的光滑因子而無(wú)需對(duì)權(quán)值進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練，故收斂速度較快，上述優(yōu)點(diǎn)使其在預(yù)測(cè)方面比BP網(wǎng)絡(luò)具有更高的預(yù)測(cè)精度及更快的運(yùn)行速度[6-7]。

平滑因子是GRNN唯一待確定的參數(shù)，平滑因子的確定對(duì)整個(gè)預(yù)測(cè)模型的性能具有關(guān)鍵性作用。該文采用QPSO來(lái)確定合適的平滑因子，以提高GRNN模型的預(yù)測(cè)能力，使之能夠更好地做好養(yǎng)殖水環(huán)境參數(shù)的預(yù)測(cè)工作。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出，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。其主要思想是：輸入學(xué)習(xí)樣本，使用反向傳播算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和偏差進(jìn)行反復(fù)的調(diào)整訓(xùn)練，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。但是，BP算法是一種梯度下降算法，并且由于非線層單元的存在，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)存在多個(gè)最小點(diǎn)，故最后可能會(huì)產(chǎn)生局部最小值。其次，對(duì)于一些復(fù)雜問(wèn)題，由于學(xué)習(xí)速率太小會(huì)造成學(xué)習(xí)過(guò)程收斂速度較慢等問(wèn)題，另外對(duì)網(wǎng)絡(luò)隱含層層數(shù)和單元數(shù)的選擇尚無(wú)理論上的指導(dǎo)，需通過(guò)經(jīng)驗(yàn)或不斷實(shí)驗(yàn)來(lái)確定，故可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生影響的人為干擾因素較多。針對(duì)上述問(wèn)題，不少學(xué)者對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了一些改進(jìn)，如采用L-M優(yōu)化算法（又稱(chēng)阻尼最小二乘法）改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，降低網(wǎng)絡(luò)對(duì)誤差曲面局部細(xì)節(jié)的敏感性，以提高中等規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和泛化能力[8]。

2 基于QPSO-GRNN的氨氮預(yù)測(cè)模型

2.1 量子粒子群算法

QPSO算法[9-10]是在經(jīng)典的PSO算法基礎(chǔ)上所提出的一種有較高收斂性和穩(wěn)定性的進(jìn)化算法，在許多優(yōu)化問(wèn)題中，QPSO已經(jīng)證明比PSO要優(yōu)越。

2.2 基于QPSO-GRNN的氨氮預(yù)測(cè)模型

氨氮是漁業(yè)養(yǎng)殖中一項(xiàng)十分重要的水質(zhì)指標(biāo)，它對(duì)魚(yú)類(lèi)的生長(zhǎng)有著重要的作用，由于用來(lái)監(jiān)測(cè)氨氮的設(shè)備要比監(jiān)測(cè)溶氧等其他因子的設(shè)備昂貴很多，故可以通過(guò)其他因子與氨氮之間存在的相互關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)氨氮值。

本文收集了國(guó)家羅非魚(yú)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)中心無(wú)錫養(yǎng)殖基地25天內(nèi)連續(xù)監(jiān)測(cè)的100組數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)。其中輸入數(shù)據(jù)為PH值、溫度值、硝氮值和溶氧值，輸出數(shù)據(jù)為氨氮，把前90個(gè)樣本作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，后10個(gè)樣本作為預(yù)測(cè)樣本。

3 結(jié)論

針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)用于預(yù)測(cè)水質(zhì)時(shí)存在的收斂速度慢和易陷入局部極小的不足，提出基于QPSO-GRNN的水質(zhì)預(yù)測(cè)模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：該模型與BP網(wǎng)絡(luò)和L-M BP網(wǎng)絡(luò)相比較，預(yù)測(cè)的精度較準(zhǔn)確，運(yùn)行速度也得到較大提高。

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篇10

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)；時(shí)間序列；分析；處理

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044(2012)09-2090-02

Time Series Analysis of Wave data

YEXiao-ying, ZHENG Xue-yu, CHEN Feng, HAN Fei

（Neusoft Institute of Information Technology,Foshan 528225,China）

Abstract: In this paper, we discuss the analysis and process methods of time series data. Time series come from a lot of industrial data procession. The Analysis of time series is important. Some time series data are periodical, such as complex periodical functions of electrical signal. Others are aperiodicity, such as a signal with stochastic processes.

Key words: data; time series; analysis; process

在實(shí)踐應(yīng)用的很多領(lǐng)域，都有對(duì)波動(dòng)數(shù)據(jù)的分析與處理。從最簡(jiǎn)單形式的周期性物理波形，到復(fù)雜一些的聲波等復(fù)合波動(dòng)的時(shí)域頻域分析，模式識(shí)別領(lǐng)域的處理與應(yīng)用方法，經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域的非周期復(fù)雜波動(dòng)數(shù)據(jù)的特性研究。雖然問(wèn)題產(chǎn)生的各自領(lǐng)域有很大的跨度，從方法論的角度來(lái)看，認(rèn)識(shí)與解決問(wèn)題的時(shí)候，常常有穿越領(lǐng)域的應(yīng)用。而一些最常用的處理方法基本上成為所有領(lǐng)域內(nèi)分析理論的基礎(chǔ)。例如使用更簡(jiǎn)單的多個(gè)函數(shù)來(lái)擬合復(fù)雜函數(shù)、微分分段考察問(wèn)題特性、積分近似實(shí)際情形、使用隨機(jī)統(tǒng)計(jì)分析方法等等。

波動(dòng)數(shù)據(jù)有的具有規(guī)律的周期性，更普遍的波動(dòng)數(shù)據(jù)沒(méi)有規(guī)律的周期性。

1時(shí)域與頻域的分析

周期性出現(xiàn)的波動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)間序列，在知識(shí)領(lǐng)域內(nèi)通?？梢苑Q(chēng)為周期信號(hào)或簡(jiǎn)稱(chēng)信號(hào)，可以通過(guò)考察其時(shí)域與頻域特性來(lái)分析。時(shí)域與頻域作為周期信號(hào)的基本性質(zhì)，是觀察信號(hào)的不同角度，兩者可以通過(guò)傅里葉變換來(lái)互相轉(zhuǎn)換。信號(hào)的上升時(shí)間與下降時(shí)間，是判斷信號(hào)是否高速的依據(jù)。信號(hào)的頻寬表示的是信號(hào)所含的高頻分量。信號(hào)的上升與下降時(shí)間決定了信號(hào)的高頻分量。

波動(dòng)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列信號(hào)唯一存在于時(shí)域中（張賢達(dá)，2002），這是我們可以真實(shí)觀察并感受到波動(dòng)數(shù)據(jù)的域。時(shí)域中信號(hào)的可見(jiàn)波形，可以簡(jiǎn)單直觀表達(dá)信號(hào)的存在以及變化趨勢(shì)。當(dāng)以波形描述一個(gè)信號(hào)時(shí)，應(yīng)注意在波形圖上可見(jiàn)的該信號(hào)關(guān)鍵值，關(guān)鍵值包括有信號(hào)的不連續(xù)點(diǎn)、零點(diǎn)、最大值點(diǎn)和最小值點(diǎn)等。許多問(wèn)題的求解都可以通過(guò)分析信號(hào)波形而得到簡(jiǎn)化。

包含隨機(jī)因素的數(shù)據(jù)，處理起來(lái)需要加入更復(fù)雜的模型，或需要引入數(shù)理統(tǒng)計(jì)模型。不包含隨機(jī)因素的信號(hào)是確定性信號(hào)。對(duì)于不包含隨機(jī)信號(hào)的確定性信號(hào)，一般分為連續(xù)信號(hào)與離散信號(hào)。通過(guò)數(shù)據(jù)抽樣，可以把連續(xù)信號(hào)轉(zhuǎn)化為離散信號(hào)。時(shí)域中的任何波形，都可以用頻域中的正弦波來(lái)合成，并且可以得到唯一的描述。

時(shí)域與頻域是從不同的域來(lái)觀察同一件事物。時(shí)域是從現(xiàn)實(shí)中觀察動(dòng)態(tài)的信號(hào)。頻域是在另一個(gè)空間以頻率為坐標(biāo)軸來(lái)觀察動(dòng)態(tài)信號(hào)（奧本海姆，2010）。在很多時(shí)候，這種觀察空間的轉(zhuǎn)換，能夠更加容易看出信號(hào)的特性，而頻域分析也具有更為簡(jiǎn)練的描述形式。

傅里葉變換可以將時(shí)域的信號(hào)變換到頻域。傅里葉變換有三種類(lèi)型：傅里葉積分（FI）、離散傅里葉變換（DFT）、快速傅里葉變換（FFT）。在頻域中，對(duì)波形的描述變?yōu)椴煌也ǖ募?。每個(gè)頻率分量都有各自的幅度與相位。對(duì)于時(shí)域中非周期的信號(hào)可以進(jìn)行以信號(hào)存在時(shí)間為周期的周期拓延，從而變?yōu)橹芷谛盘?hào)來(lái)進(jìn)行分析。

在頻域中，第一個(gè)正弦波頻率稱(chēng)為一次諧波，第二個(gè)正弦波頻率稱(chēng)為二次諧波，依次類(lèi)推。每個(gè)諧波都有不同的幅度和相位。所有諧波及其幅度的集合稱(chēng)為頻譜。頻域中的頻譜表示的是時(shí)域波形包含的所有正弦波頻率的幅度。在知道頻譜的情況下，要觀察它的時(shí)域波形，只需將每個(gè)頻率分量變換成它的時(shí)域正弦波，再將其全部疊加即可。這個(gè)過(guò)程稱(chēng)為傅里葉逆變換。不同的數(shù)學(xué)變換，變換對(duì)原始數(shù)據(jù)觀察的角度與空間，或許能使得內(nèi)在規(guī)律性變得更加清晰。

圖1時(shí)域與頻域變換示意圖

2有限元方法

在結(jié)構(gòu)分析領(lǐng)域中，關(guān)于靜力結(jié)構(gòu)、結(jié)構(gòu)震動(dòng)、彈塑性材料等研究中，為了得到盡可能精確的數(shù)學(xué)物理數(shù)據(jù)，常采用有限元分析方法來(lái)進(jìn)行波動(dòng)與震動(dòng)的描述。有限元分析的目的：針對(duì)具有任意復(fù)雜幾何形狀變形體，完整獲取在復(fù)雜外力作用下它內(nèi)部的準(zhǔn)確力學(xué)信息，即求取該變形體的三類(lèi)力學(xué)信息(位移、應(yīng)變、應(yīng)力)。

有限元方法使用基于“離散逼近(discretized approximation)”的基本策略，可以采用較多數(shù)量的簡(jiǎn)單函數(shù)的組合來(lái)“近似”代替非常復(fù)雜的原函數(shù)。例如（廖振鵬等，1992）所進(jìn)行的對(duì)波動(dòng)有限元模擬的研究。時(shí)域有限元法不但可以用于研究復(fù)雜線彈性介質(zhì)中的波動(dòng)問(wèn)題,而且利用計(jì)算機(jī)圖形仿真技術(shù)還可以把波動(dòng)過(guò)程動(dòng)態(tài)地顯示出來(lái),直觀地揭示與波動(dòng)源和傳播路徑等有關(guān)的各種物理因素和波動(dòng)特征之間的關(guān)系.因此,這一方法是研究工程科學(xué)中一系列重要波動(dòng)問(wèn)題的有力工具。

有限元方法對(duì)波動(dòng)時(shí)間序列傳播的物理介質(zhì)媒體建立結(jié)構(gòu)震動(dòng)的三大類(lèi)方程（平衡方程、幾何方程、物理方程等）以及邊界與初始條件，來(lái)進(jìn)行波動(dòng)時(shí)間序列的研究（來(lái)翔，2007）。這一類(lèi)波動(dòng)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，其物理特征是完全依賴(lài)于傳播的媒介。在時(shí)域頻域分析中，具有一定帶寬的信號(hào)，其在一定媒介中傳播的過(guò)程，也是需要考慮信號(hào)衰減的。在這一點(diǎn)上，與有限元方法的情況類(lèi)似。

3模式識(shí)別與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

時(shí)間序列數(shù)據(jù)或信號(hào)在更復(fù)雜的分析處理情形下，就不僅僅停留在信號(hào)本身的物理特性上。對(duì)信號(hào)攜載的語(yǔ)法以及語(yǔ)義的判斷分析是更重要的目的。線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于系統(tǒng)辨識(shí)、信號(hào)辨識(shí)、自適應(yīng)濾波和控制等方面。目前在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多數(shù)應(yīng)用中，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其具有廣泛的適應(yīng)性與有效性，主要應(yīng)用于模式識(shí)別與分類(lèi)。

在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用中（孫虎兒，2009），增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)可以提高網(wǎng)絡(luò)識(shí)別性能，提高精度，但同時(shí)使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，增加訓(xùn)練時(shí)間。因此首先考慮增加隱含層的神經(jīng)元數(shù)，而不是增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)性能。隱含層數(shù)、隱含層的神經(jīng)元數(shù)的適當(dāng)數(shù)量，需要通過(guò)具體的試驗(yàn)來(lái)大概確定。

在使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字母表的圖像識(shí)別中（朱凱，2010），設(shè)計(jì)并訓(xùn)練一個(gè)BP網(wǎng)絡(luò)，完成26個(gè)英文字母的5X7像素二值數(shù)字圖像的識(shí)別。取得了較好的噪聲樣本訓(xùn)練下的一定容錯(cuò)性。

4經(jīng)濟(jì)與金融領(lǐng)域的復(fù)雜數(shù)據(jù)模式的波動(dòng)性研究

在經(jīng)濟(jì)與金融領(lǐng)域里，對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的研究，具有非常重要的理論與實(shí)踐應(yīng)用意義。在時(shí)間序列中，按照所得到的數(shù)據(jù)的連續(xù)性分為離散時(shí)間序列與連續(xù)時(shí)間序列。按照是否存在一定的趨勢(shì)，分為平穩(wěn)時(shí)間序列與非平穩(wěn)時(shí)間序列。平穩(wěn)時(shí)間序列的觀測(cè)值基本上在一定的范圍之內(nèi)，不會(huì)有增長(zhǎng)或者減少的趨勢(shì)，也不會(huì)有超出范圍的波動(dòng)。在現(xiàn)有的平穩(wěn)時(shí)間序列處理中，往往把波動(dòng)看作是隨機(jī)的。非平穩(wěn)時(shí)間序列包含趨勢(shì)性，或有季節(jié)性、周期性，也可能是趨勢(shì)性與季節(jié)與周期性的復(fù)合序列。

在時(shí)間序列分析的過(guò)程中（王燕，2008），首先對(duì)取得的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析。在有趨勢(shì)拐點(diǎn)的時(shí)候，使用不同的模型分段擬合前后時(shí)間序列。然后判斷恰當(dāng)?shù)碾S機(jī)模型來(lái)擬合時(shí)間序列的觀測(cè)數(shù)據(jù)。對(duì)于簡(jiǎn)單的時(shí)間序列，可以用趨勢(shì)模型和季節(jié)模型來(lái)擬合。對(duì)于平穩(wěn)時(shí)間序列，可用ARMA模型來(lái)擬合。對(duì)于非平穩(wěn)時(shí)間序列要將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列來(lái)分析。

在更加復(fù)雜的情況下，可以考慮數(shù)據(jù)的Markov特性，使用Markov鏈的運(yùn)用。有時(shí)一個(gè)時(shí)間序列中僅僅部分?jǐn)?shù)據(jù)體現(xiàn)出Markov性，而其他部分的則是無(wú)規(guī)律的。

5結(jié)論

該文從波動(dòng)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列的最簡(jiǎn)單的形式出發(fā)，論述在數(shù)據(jù)不同領(lǐng)域以及不同復(fù)雜度之下的分析處理方法。很多處理方法是跨領(lǐng)域的，例如時(shí)域頻域分析方法就從數(shù)學(xué)這樣的純理論研究領(lǐng)域出發(fā)，應(yīng)用在電子、通訊、計(jì)算機(jī)、機(jī)械、農(nóng)林、地質(zhì)、經(jīng)濟(jì)、金融等幾乎所有的學(xué)科中。波動(dòng)數(shù)據(jù)如果不借助領(lǐng)域內(nèi)知識(shí)，很難建立有效的分析判斷模型。在諸多波動(dòng)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列處理中，依然沒(méi)有有效的方法。例如外匯市場(chǎng)價(jià)格的高頻數(shù)據(jù)分析于處理，迄今沒(méi)有很好的方法。對(duì)波動(dòng)數(shù)據(jù)時(shí)間序列的研究在可見(jiàn)的未來(lái)一直具有理論與實(shí)用意義。

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