完美风暴预言的评价（三）.doc

完美风暴预言的评价(三) ---- 输入层到隐含层的权值; ---- 隐含层到输出层的权值; ---- 隐含层的阈值; ---- 输出层的阈值; 该模型可用图直观表示如下: 得到的神经网络的权值矩阵请具体参考附录 6 . 关于主成分分析法结果的分析 1. 对于人口的预测两个模型得出的结果都比较合理,和约翰提出的相吻合,得出 的值。 2. 对于能源,水资源的预测也较为标准。 3. 得出了个个因子对于总结果的贡献率,结果在 2030 年发生完美风暴。二. 关于 BP 神经网络结果的分析得出的结果也和约翰的预言一样,将在 2030 年完胜完美风暴。三. .对 2030 年“完美风暴”进行预测结果通过上述模型的构建,我们已经对 1987 至 2002 年十六年的世界人口、能源需求量、粮食需求量、淡水需求量的统计样本与危险评判等级参数之间的关系进行了神经网络的训练,得到了能够反应两者之间的关系(是一个复杂的网络结构,通过权值矩阵来表示特征),若对“完美风暴”进行预测,只要将 2030 年所预测的世界人口、能源需求量、粮食需求量、淡水需求量的值输入神经网络中,就会输出相应的危险评判等级参数,于是根据参数就可以判断“完美风暴”发生的可能性。经上述工作,我们得到了 2030 年世界人口、能源需求量、粮食需求量、淡水需求量的预测样本如下: 世界人口(万人) 能源需求(标准油:万桶) 粮食需求(万吨) 淡水需求(亿立方米) 931070 121412 25944 152137 通过神经网络模型的模拟训练的到以下五个危险评判等级参数: 表 2030 年危险评判等级参数 四. 对能源、粮食、淡水需求量、世界人口预测值的分析通过各种模型我们预测出 2030 年世界人口、能源、粮食、淡水需求量的预测值,并且我们将以 2006 年的数据作为人类生活环境的现状。表 1 人类生活现状与预测值对比年份 2006 2030 世界人口(万人) 651776 931070 能源需求量(标准油,万桶) 83719 121412 粮食需求量(万吨) 17770 25944 淡水需求量(亿立方米) 96452 152137 通过上表的数据我们可以得到以下结果: (1 )世界人口达到 93 亿,远远超过 83亿(2 )能源需求量增加 % ( 3 )粮食需求增加 % (4 )淡水增加 % 根据上面四个结果,初步论证了约翰• 贝丁顿的“完美风暴”理论的正确性。 BP 神经网络的“完美风暴”预测值的分析通过神经网络的模拟可以得到 2030 年的危险评估等级参数, 将表 与表 的比较不难发现,到 2030 年,人类生存系统的危险评估等级参数非常高,达到危险的级别,证明了“完美风暴”发生的可能性非常大。并且我们也预测出 2030 年至 2040 年的危险评估等级参数,得出随着时间的不断推移, “完美风暴”发生的可能性越来越大,人类生存的环境将变得更加危险、恶劣,结果如下: 2031 2032 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040 六..对 BP 神经网络的稳定性分析鉴于模型的目的是为了预测,所以模型的稳定性显得尤为重要,必须对模型进行稳定性分析。 BP 算法是一个有效的算法,由于具有理论依据坚实、推导过程严谨、物理概念清晰和通用性好等特点,是当前网络学习的主要算法。同时存在一些不足,主要有:训练时间长,出现局部极小值,网络结构难以确定等。本文在建立神经网络模型过程中,通过预处理以及合理选择训练方法实现网络收敛、避开局部极小值,有效地提高了模型的稳定性。( 1 )数据正规化处理(