20、人工神经网络：多领域应用与高效制氢建模

人工神经网络：多领域应用与高效制氢建模

1. 人工神经网络基础与适用性分析

人工神经网络（ANN）是一种模拟生物神经元功能的计算模型，在众多领域展现出强大的预测和分析能力。研究发现，最适合且高效的 ANN 模型在隐藏层有 33 个神经元。这种结构能够更好地处理复杂的非线性关系，为后续的应用提供了坚实的基础。

2. 人工神经网络在各领域的应用

2.1 股票市场预测

股票市场通过合理价格交易公司股票，其供需关系使股票行业具有灵活性。ANN 在股票市场预测中起着关键作用，以下是不同研究中使用的方法及结果：
| 研究人员 | 采用方法 | 研究对象 | 结果 |
| — | — | — | — |
| Khashei 和 Rahimi | ARIMA 和 MLP | - | 用于金融时间序列预测的性能评估 |
| Selvamuthu 等 | Levenberg - Marquardt、Scaled Conjugate Gradient、Bayesian Regularization | 印度股票市场 | Scaled Conjugate Gradient 算法验证预测数据 |
| Qiu 等 | 基于注意力机制的长短期记忆（LSTM）神经网络 | 股票价格 | 用于预测股票价格 |
| Guresen 等 | 多层感知器（MLP）、动态人工神经网络、混合神经网络 | NASDAQ 股票交易所指数 | MLP 方法预测效果最佳 |
| Wu 和 Duan | Elman 神经网络和 BP 神经网络 | 中国股票市场 | Elman 神经网络预测效率高于 BP 神经网络 |

2.2 医疗保