新型Elman混沌神经网络的流量预测

elman预测matlab实例
Elman神经网络是一种反馈神经网络，适用于时间序列数据的建模和预测。

在MATLAB中，可以使用神经网络工具箱来实现Elman 神经网络的建模和预测。

下面我将从多个角度来回答这个问题。

首先，我们需要准备时间序列数据，这些数据可以是任何具有时间顺序的数据，比如股票价格、气温变化等。

然后，我们可以使用MATLAB来创建Elman神经网络模型。

在MATLAB中，可以使用命令 `newelm` 来创建一个Elman神经网络对象。

这个函数需要指定网络的输入和输出的大小，以及隐藏层神经元的数量等参数。

接下来，我们需要对数据进行预处理，包括数据归一化、分割训练集和测试集等操作。

然后，我们可以使用 `train` 函数来训练Elman神经网络模型。

这个函数需要输入训练数据和对应的目标输出，以及一些训练参数，比如训练的最大周期数、训练误差等。

训练完成后，我们可以使用训练好的Elman神经网络模型来进行预测。

可以使用 `sim` 函数来对新的输入数据进行预测。

同时，我们可以使用一些评价指标来评估模型的预测性能，比如均方根误差（RMSE）、相关系数等。

此外，在MATLAB中还可以使用一些可视化工具来展示Elman神经网络模型的训练过程和预测结果，比如绘制训练误差曲线、实际值与预测值的对比图等。

总的来说，使用MATLAB实现Elman神经网络的建模和预测涉及到数据准备、模型构建、训练和评估等多个步骤。

通过合理的参数选择和模型调优，可以得到准确的预测结果。

希望这个回答能够帮助你理解如何在MATLAB中实现Elman神经网络的预测。

基于Elman神经网络的短期负荷猜测引言：随着社会经济的快速进步和人民生活水平的提高，电力需求呈现出快速增长的趋势。

为了能够有效地调配电力资源，准确猜测短期负荷变化成为电力系统运行和规划中的重要问题。

传统方法在短期负荷猜测中存在一些不足，如数据处理复杂、模型精度难以控制等。

借助Elman神经网络的优势，可以更好地处理这些问题，并实现准确的短期负荷猜测。

一、Elman神经网络的基本原理Elman神经网络是一种递归神经网络，递归神经网络是一类具有反馈毗连的神经网络，具有记忆功能。

与传统的前馈神经网络不同，Elman神经网络在隐藏层中增加了一个前一时刻输出状态毗连，通过存储上一时刻的信息，能够更好地处理具有时间相关性的数据，如时间序列猜测问题。

Elman神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层、输出层和上一时刻状态层。

输入层负责接收输入数据，隐藏层通过激活函数将输入数据与上一时刻状态进行加权求和，并输出给输出层，输出层经过线性变换后得到最后的猜测结果。

上一时刻状态层则负责将隐藏层的输出值传递给下一时刻。

二、基于Elman神经网络的短期负荷猜测方法短期负荷猜测是指在较短的时间范围内（一天或几天），依据历史负荷数据和相关环境变量，猜测将来电力系统负荷的变化趋势。

以下是基于Elman神经网络的短期负荷猜测方法的基本步骤：1. 数据预处理：收集历史负荷数据和环境变量，对数据进行清洗和归一化处理，确保数据的可用性和准确性。

2. 网络构建：依据问题的复杂程度和猜测精度要求，确定网络的输入和输出层数，设置隐藏层神经元的个数和激活函数。

3. 网络训练：通过将历史数据输入网络进行训练，调整网络的权重和偏置，以减小实际输出值与期望输出值之间的误差。

4. 网络猜测：使用训练好的网络模型，将新的输入数据（包括历史负荷和环境变量）输入网络，得到对将来负荷的猜测结果。

5. 模型评估：依据猜测结果与真实值进行比较，评估模型的准确性和可靠性，针对不同状况进行优化调整。

技术创新《微计算机信息》(管控一体化)2010年第26卷第1-3期网络与通信基于混沌理论和神经网络的网络流量预测Network Flow Forecasting based on Chaos Theory and Neural Network Model(湖南工学院)廖细生LIAO Xi-sheng摘要:针对目前网络流量预测不能很好地满足智能网络管理需求的现状,分析网络流量数据内在混沌特性,主要包括时间延迟、嵌入维数、关联维数及Lyapunov指数的计算,并将此分析耦合人工神经网络模型进行预测,最后给出某网络中心流量预测的实例,结果显示基于混沌时间序列分析的神经网络流量预测在数据动力特征刻画及误差控制上有显著优势。

关键词:混沌;神经网络;网络流量;预测中图分类号:TP393.07文献标识码:AAbstract:Flow prediction s for the current network can not be well positioned to meet the demand for intelligent network manage-ment,a new forecasting model based on Chaos theory and Neural Network is developed,this paper has analyzed the Chaos property of Network flow and calculated time delay,embedding dimension and Lyapunov exponent.Finally,the paper made a Network flow predic-tion of a network-centric with a competitively better result especially in the aspect of tracing dynamic character and error control. Key words:Chaos;neural network;Network flow;prediction文章编号:1008-0570(2010)01-3-0148-02实时、准确的网络流量预测是实现网络资源优化配置的前提和基础。

收稿日期:2018-10-08;修订日期:2018-11-03作者简介:陈嘉彤(1998-),男,本科在读,专业方向:能源与动力工程。

基金项目:国家自然科学基金项目“加工时间可控排序问题及依赖资源指派问题研究”(J71471120)。

∗通讯作者:温立书,女,副教授,主要从事统计分析方向的研究。

Email:wenlishu@。

第36卷　第6期2018年12月江 西 科 学JIANGXI　SCIENCEVol.36No.6Dec.2018 doi :10.13990/j.issn1001-3679.2018.06.012基于灰色预测和Elman 神经网络的全国用水量预测陈嘉彤1,温立书2∗,谭雅心3(1.沈阳航空航天大学航空发动机学院,110136,沈阳;2.沈阳航空航天大学理学院,110136,沈阳;3.沈阳航空航天大学电子信息工程学院,110136,沈阳)摘要:为解决我国存在的水资源问题,考察各省份的用水状况。

从生活、农业、工业和生态4个方面进行全面分析,对各省份2020年的用水量进行预测。

采用GM (1,1)模型预测所有用水量影响指标,并使用Elman 神经网络拟合了指标与各省份年用水量的映射关系。

通过数据检验,可见基于GM (1,1)模型和Elman 神经网络的用水量预测模型误差很小。

最后,预测结果与国务院发布的水资源“三条红线”中2020年的用水量控制红线进行比较,结果表明:黑龙江、江苏、江西、广西、甘肃、宁夏和新疆7个地区在2020年的用水量预测值超过国家要求。

关键词:水资源;用水量预测;Elman 神经网络;灰色预测中图分类号:X22 文献标识码:A 文章编号:1001-3679(2018)06-961-07National Water Consumption Forecast Based on Grey Prediction and Elman Neural NetworkCHEN Jiatong 1,WEN Lishu 2∗,TAN Yaxin 3(1.Aviation Engine Academy,Shenyang Aerospace University,110136,Shenyang,PRC;2.College of Science,Shenyang Aerospace University,110136,Shenyang,PRC;3.College of Electronic and Information Engineering,Shenyang Aerospace University,110136,Shenyang,PRC)Abstract :In order to solve the problem of water resources in China,the water use situation of each province was investigated.A comprehensive analysis of life,agriculture,industry and ecology was car⁃ried out to forecast the water consumption of the provinces in 2020.The GM (1,1)model was used to predict all water consumption impact indicators,and the mapping relationship between the indica⁃tors and the annual water consumption of each province was fitted using Elman neural network.Through data validation,the error of water consumption prediction model based on GM (1,1)model and Elman neural network is very small.Finally,the prediction results were compared with the “Three Red Lines”issued by the State Council.The annual water consumption control red line is compared.The forecast results show that the predicted water consumption in Heilongjiang,Jiangsu,Jiangxi,Guangxi,Gansu,Ningxia and Xinjiang will exceed the national requirements in 2020.Key words :water resources;water consumption forecast;Elman neural network;grey prediction0　引言我国水资源存在分布不均,水污染,水资源浪费等多种问题,这加剧了水资源的短缺。

基于Elman神经网络的交通流量预测方法刘宁;陈昱颋;虞慧群;范贵生【期刊名称】《华东理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(037)002【摘要】交通流诱导系统是智能交通系统领域中一项重要的研究内容,而交通流量的预测问题则是交通流诱导系统的核心问题.因此,能够实时准确地预测交通流量成为诱导系统是否能够有效实现的关健问题.根据交通流的特性,分析交通数据采集过程中错误数据产生的原因,提出相应的处理方法,并在此基础上采用Elman神经网络对智能交通系统的流量预测进行建模.该系统采用C#并结合Matlab进行开发,通过Elman神经网络算法实现流量的预测,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对交通流量进行预测,且预测精度可以满足实际交通诱导的需要.【总页数】6页(P204-209)【作者】刘宁;陈昱颋;虞慧群;范贵生【作者单位】华东理工大学计算机科学与工程系,上海,200237;华东理工大学计算机科学与工程系,上海,200237;华东理工大学计算机科学与工程系,上海,200237;华东理工大学计算机科学与工程系,上海,200237【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流量预测方法研究 [J], 张春生;刘树东;谭覃2.基于QPSO-RBF神经网络的交通流量预测方法 [J], 王惟3.基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流量预测方法研究 [J], 张春生;刘树东;谭覃;4.基于循环结构优化的Elman神经网络船舶交通流量预测 [J], 朱庆辉;李广儒;杨晓;勾翔宇;李海丽5.基于神经网络的内河航道船舶交通流量预测方法研究 [J], 刘伟丽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

2018年第2期 信息通信2018 (总第 182 期）I N F O R M A T I O N&C O M M U N I C A T I O N S(Sum.No 182)一种基于LSTM神经网络的流量预测模型谭阵s张扬^周小翠s贺凡2(中国移动通信集团湖北有限公司，湖北武汉430023;2北京协成致远网络科技有R L公司，北京100036)摘要:在移动互联网时代，流量经营一直是运营商推广业务发展市场的最要举措。

中国移动适时推出了 “4G任我看”视频业务，很受广大用户的青睐。

在业务推广之际，后来的流量分析与管理，需要进行有效支擇。

为此，特提出一种基于 LSTM神经网络的流量预测模型，该模型对用户使用某种业务的历史流量进行分析，进而建立该类业务的流量预测模型，通过历史业务流量、影响业务流量相关指标、时间等指标对业务未来流量进行领测。

关键词:客户感知;LSTM;神经网络;4G任我看中图分类号:TN929.5 文献标识码:A文章编号:1673-1131(2018 )02-0240-020引言为了进一步激发客户流量，应对市场竞争，企业在全国范 围内推广了“4G任我看”视频流量业务。

由于该业务套餐的性 价比较髙，预计会较大程度的激发4G视频服务的发展，从而 拉动4G总流量加速增长。

因此需对4G流量增长情况进行预 测,支撑各专业评估扩容需求。

“4G任我看”视频流量业务的开通预计会较大程度的激发 4G视频流量的增长，从而拉动4G总流量加速増长，然而，4G 总流量的増长不仅局限于此视频流量业务的开通的影晌，因此，研究视频业务的流量增长情况，并对此进行预测，势在必 行。

业务流量的增长与预测，分析步骤如下：⑴分析历史流量相纖据粒业务的流量模型~~m影响业务流量变化的指标及影响情况；⑵建*业务流量的预测模型，通过历史业务流量、影响业务流量相关指标、时间等指标对业务未来流量进行预测。

围1基于LSTM神经网络的流量预测模型1.4核心功能-3:端到端链路监测集团客户4G GPRS专线端到端智能监测系统中的端到端 链路监测，有别于普通集团专线的链路监测。