毕业设计（论文）题目： 基于流形学习与神经网络的预测建模

一、毕业设计（论文）内容及要求（包括原始数据、技术要求、达到的指标和应做的实验等） 设计内容： 1）流形学习算法原理分析；

2）BP 神经网络的优缺点（重点）；3）流形学习在模式特征提取方面的应用，比如输入融合用于 BP 神 经网络的步骤； 4）算法框架设计、实验分析与结果验证（重点）；

设计要求：

1）理论研究：掌握算法原理和数学模型；

2）编程实现：调用相关算例，编程实现算法功能；

3）定量分析：结合理论和实验，定量分析效果。

开发环境： 1）编辑器：Visual studio 2）图像处理库：OpenCV

3）编程语言：C++\Matlab

二、完成后应交的作业（包括各种说明书、图纸等）

1）毕业设计论文一份（不少于 1.5 万字）

2）外文译文一篇（不少于 5000 英文单词）

3）源程序代码

三、完成日期及进度

1.09-1.15：分配任务，提出要求，查阅课题相关的文献资料；

2.20-2.26：项目调研，课题设计准备；

2.27-3.12：系统需求分析，确定研究内容、方法和步骤；

3.13-4.09：学习算法原理与相关建模理论、启发式算法等，明确课 题设计要求，完成开题报告；

4.10-5.07：完成外文翻译，提出设计方案，调用相关算例，编程实现流形算法功能，建立 BP 神经网络预测模型；

5.08-5.21：结合理论和实验，定量分析效果并且完善算法，毕业论 文定稿；

5.22-6.09：准备毕业答辩。

四、主要参考资料（包括书刊名称、出版年月等）:

[1] 马瑞, 王家廞, 宋亦旭. 基于局部线性嵌入 (LLE) 非线性降维 的多流形学习[J].  清华大学学报:  自然科学版, 2008, 48(4): 582-585.

[2]  李波.  基于流形学习的特征提取方法及其应用研究[J]. 2008.

[3] 蒋全胜, 李华荣, 黄鹏. 一种基于非线性流形学习的故障特征提 取模型[J].  振动与冲击, 2012, 31(23): 132-136..

[4] 姜伟, 杨炳儒. 基于流形学习的维数约简算法[J]. 计算机工程, 2010.

[5]潘理, 田永学，上海交通大学，基于长短时记忆递归神经网络的短时交通流预测方法，专利号 CN 201510757405

[6]杨毅, 孙甲松，清华大学，一种基于深度长短期记忆循环神经网 络的连续语音识别方法，专利号 CN 201410821646

[7]  刘桐彤.  基于长短期记忆神经网络的短期负荷预测方法[J]. 黑龙江科技信息, 2016, 31: 077.