本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與分類的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 極端最低氣溫 RBF 相空間重構(gòu) 降水量 PCA-BP BP PLS 癌癥基因分類 SVM S-Kohonen

【摘要】：在全球氣候變化的背景下,氣候變化對(duì)極端溫度、降水量甚至人體健康等均產(chǎn)生了重要的影響。極端溫度和降水量的預(yù)報(bào)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和城市內(nèi)澇防控具有現(xiàn)實(shí)的重要意義。本文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)極端溫度和降水量進(jìn)行建模預(yù)測(cè),同時(shí)在結(jié)腸癌基因表達(dá)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,對(duì)癌癥基因類別分類研究。以上研究可以為極端溫度和降水量準(zhǔn)確性的預(yù)測(cè)及癌癥基因的正確分類提供了可靠的理論基礎(chǔ),具有科學(xué)的實(shí)踐意義。文章主要研究?jī)煞矫娴膬?nèi)容,一方面是理論研究,對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)中心選取進(jìn)行了研究分析,并采用試算法對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的平滑因子進(jìn)行選取利用相空間重構(gòu)和主成分分析的兩種方法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化分析;另一方面是幾種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在極端氣候的預(yù)測(cè)和癌癥基因分類中的應(yīng)用研究,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的模型建立對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。本文首先以張北1956-2009年的氣象數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,采用幾種不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立極端最低氣溫和降水量模型,并將其不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)比;其次,利用相空間重構(gòu)的方法來(lái)確定了網(wǎng)絡(luò)的輸入維數(shù),減少了冗余的自變量,從而構(gòu)建了基于相空間重構(gòu)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的預(yù)測(cè)模型,該方法克服了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定,提高了預(yù)測(cè)精度。然后,文中利用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、主成分分析優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和偏最小二乘算法(PLS)對(duì)降水量建立了預(yù)測(cè)模型。通過(guò)PLS算法降水量預(yù)測(cè)模型的主要因素進(jìn)行了分析,得到了多變量方程。結(jié)果表明,PLS算法既解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不穩(wěn)定性的缺點(diǎn),同時(shí)也縮短了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行時(shí)間,提高了泛化能力。最后,本文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于癌癥基因分類中,采用BP、SVM、S-Kohonen方法分別建立了癌癥基因分類預(yù)測(cè)模型,對(duì)癌癥患者術(shù)后的復(fù)發(fā)和不復(fù)發(fā)的基因樣本進(jìn)行類別分類,三種預(yù)測(cè)方法的對(duì)比結(jié)果表明:基于S-Kohonen方法的預(yù)測(cè)類別與測(cè)試類別基本趨于吻合,分類效果較優(yōu)。
【關(guān)鍵詞】：極端最低氣溫 RBF 相空間重構(gòu) 降水量 PCA-BP BP PLS 癌癥基因分類 SVM S-Kohonen
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展概述10-11
• 1.3 本文的主要工作及結(jié)構(gòu)安排11-14
• 第二章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PLS算法的原理和方法14-22
• 2.1 BP網(wǎng)絡(luò)基本原理14-15
• 2.2 RBF網(wǎng)絡(luò)基本原理15-17
• 2.3 Kohonen網(wǎng)絡(luò)基本原理17-19
• 2.4 支持向量機(jī)基本原理19-21
• 2.5 偏最小二乘(PLS)算法基本原理21
• 2.6 本章小結(jié)21-22
• 第三章 相空間重構(gòu)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)極端最低氣溫的預(yù)測(cè)研究22-30
• 3.1 相空間重構(gòu)的理論方法22-25
• 3.1.1 時(shí)間延遲τ的確定22-24
• 3.1.2 嵌入維數(shù)的確定24-25
• 3.2 相空間重構(gòu)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合在極端最低氣溫的模型建立25-27
• 3.3 預(yù)測(cè)結(jié)果27-29
• 3.3.1 訓(xùn)練過(guò)程28
• 3.3.2 預(yù)測(cè)過(guò)程28-29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第四章 BP、PCA-BP網(wǎng)絡(luò)和PLS算法在城市降水量的預(yù)測(cè)研究30-39
• 4.1 主成分分析(PCA)30-31
• 4.1.1 PCA模型30-31
• 4.1.2 PCA基本步驟31
• 4.2 BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)城市降水量的模型建立及預(yù)測(cè)結(jié)果31-32
• 4.3 PCA-BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)城市降水量的模型建立及預(yù)測(cè)結(jié)果32-34
• 4.4 PLS算法在城市降水量的模型建立及預(yù)測(cè)結(jié)果34-36
• 4.5 三種模型在張北市2009年城市降水量中的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比36-37
• 4.6 本章小結(jié)37-39
• 第五章 三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在癌癥基因表達(dá)中的分類研究39-45
• 5.1 BP網(wǎng)絡(luò)在癌癥基因表達(dá)分類中的研究39-41
• 5.2 支持向量機(jī)在癌癥基因表達(dá)分類中的研究41-42
• 5.3 S-Kohonen網(wǎng)絡(luò)在癌癥基因表達(dá)分類中的研究42-43
• 5.4 三種分類結(jié)果的分析比較43-44
• 5.5 本章小結(jié)44-45
• 第六章 總結(jié)與展望45-46
• 6.1 研究的主要內(nèi)容45
• 6.2 不足與展望45-46
• 參考文獻(xiàn)46-50
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄50-51
• 致謝51-52

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