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[期刊] 生态经济
[作者]
张婷 曾维华 王圣瑞 杨逢乐
利用BP神经网络对云南高原九大湖泊和长江中下游平原鄱阳湖和巢湖的生命演化阶段进行分类。样本的采集主要包括已知演化阶段的断陷湖和未知演化阶段的断陷湖两部分。根据湖泊演化阶段分类初级指标选取滇池、洱海、抚仙湖(1992~2010年)、鄱阳湖(1994~2012年)、巢湖(1986~1995、2000~2008)18年各指标数据以及程海、泸沽湖、星云湖、异龙湖、杞麓湖、阳宗海(2005~2012年)连续8年数据来进行分类研究。研究结果表明,BP神经网络测试样本能够与训练样本很好的吻合,可以利用其对未知样本分类。分类结果为:青年期湖泊包括抚仙湖、鄱阳湖、泸沽湖;成年期湖泊包括洱海、巢湖、程海、星云湖、...
关键词：
断陷湖 湖泊生命演化阶段 BP神经网络
[期刊] 建筑经济
[作者]
陈丰
基于BP神经网络模型,提出保证成本估算精度的神经网络分析方法;并收集20个住宅工程实例,其中4个作为检测实例。实验结果表明根据工程前期阶段的基本信息推算得到的成本精度,可以满足实际工程成本估算的需要。
关键词：
成本估算 神经网络 实例检测 BP算法
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄健柏 郭尧琦
文章在DEA分析和BP神经网络的基础上提出了物流联盟构建的伙伴选择流程,通过三阶段选择确定物流联盟构建所需的最佳伙伴。首先依据候选伙伴的核心能力进行第一阶段分类。第二阶段在分类的基础上从效率入手,结合DEA模型对候选企业进行初选。第三阶段通过BP神经网络模型对候选企业进行综合评价,选出所需的伙伴企业,构建物流联盟。最后,结合算例,对候选伙伴做出了较为客观地评价,验证了方法的可行性。
关键词：
DEA BP神经网络 伙伴选择
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
郝景新 刘文金 黄晓南
测定了广东某衣柜厂直线封边机(豪迈KAL210)作业岗位的工时,建立了不同板件尺寸、封边长度和封边条厚度等因素与封边时间的神经网络模型,并用Matlab R2009b神经网络工具箱的函数命令进行训练和仿真。结果表明:3层BP神经网络模型可以有效地表征不同因素和封边工时之间的复杂非线性关系。通过Matlab神经网络工具箱拟合实测数据,精度高,均方误差在训练1 470次时达到精度要求0.001,仿真输出值与实际测量值的最大绝对误差小于0.3 s,相对误差小于5%,满足生产要求。3层结构BP神经网络可有效仿真封边工时,为家具企业工时制定提供新的方法指导。
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
庄建琦 崔鹏
泥石流沟谷发育阶段的判定是进行泥石流预测、评价和防治的第一步,它影响着泥石流发生的规模与频度。利用人工智能BP神经网络,选取流域地貌上的面积、主沟长、沟床比降、山坡平均坡度、相对高差、圆状率和相对切割程度等这7个因素作为泥石流沟谷发育阶段评价的指标,并将泥石流沟发育阶段分为4个等级——幼年期、发展期、活跃期和衰退期。利用成昆铁路80条泥石流沟资料,将数据进行预处理(系统分类、标准化),对其进行网络训练建立预测模型,通过模拟,平均相对误差为8.22%,模拟结果达到要求。并利用该模型对昆东铁路沿线的6条泥石流沟进行了泥石流沟发育阶段的判定,结果表明这6条泥石流沟均处于发育的活跃阶段,其发育阶段值为...
[期刊] 统计研究
[作者]
石庆焱
The paper presents a method to establish a new model to score personal credibility.It firstly establishes a model of neural network.And secondly uses Logistics regression to construct a final model by applying the result (probability of default) of the neural network model.The experimental analysis shows that the new model is more stable than neural network model, and the forecasting accuracy of the new model is higher than simply using Logistic regression method.
关键词：
信用评分 神经网络 Logistic回归
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
李云良 张奇 李淼 姚静
考虑到鄱阳湖水位受流域五河与长江来水等多因素的共同作用而表现出高度非线性响应,采用典型的三层BPNN神经网络模型来模拟鄱阳湖水位与其主控因子之间的响应关系。分别将湖口、星子、都昌、棠荫和康山水位作为目标变量进行BPNN模型构建和适用性评估。结果显示:综合考虑流域五河及长江来水(汉口或九江)的BPNN水位模型,空间站点水位模拟精度(R2和Ens)可达0.90以上,各站点的均方根误差(RMSE)变化范围约0.50~1.0m,若忽略长江来水的影响作用,仅将流域五河来水作为湖泊水位的主控影响因子,模型训练期与测试期的纳希效率系数(Ens)和确定性系数(R2)显著降低,且低于0.50,均方根误差(RMS...
[期刊] 中国远程教育
[作者]
黄宏涛 李世珍 李世玉 宋婷鸽 苏明骜
规则空间模型是知识状态诊断的有效方法之一,通常需要大量样本进行参数估计以获取准确的诊断结果,适用于周期长、知识结构复杂、题量大、学生多的大型考试。然而,在个性化教学中往往需要在较短周期内开展小样本诊断测验,以及时修补学生个体的知识漏洞,从而避免问题积攒。为此,文章提出基于BP神经网络的认知诊断方法,以降低规则空间模型对样本数量的要求。本文介绍了该方法的相关概念和原理,描述了其小样本、实时性、智能化、个性化的特征,围绕准备认知诊断、开展认知诊断、完成补救学习三个方面设计了个性化教学流程。最后,以《Java语言程序设计》课程为例,将该方法应用于教学实践。结果表明:该方法在小样本诊断中能准确得出学生知识状态,为个性化补救教学提供依据,从而有效改善学生学习效果;学生对该方法在个性化教学中应用的满意度较高。
[期刊] 林业科学
[作者]
王立海 赵正勇
在对标准BP神经网络试验分析的基础上,通过输入矢量归一化处理、主成分分析、增加验证集、改进训练学习算法、扩大隐层和输出层规模等措施,对BP神经网络自动分类系统进行改进;利用改进后的BP系统对吉林省汪清林业局的典型针阔混交林TM遥感图像进行辩识、分类试验研究。结果表明:改进后的BP网络分类系统自动分类精度提高了19·14%,比传统无监督自动分类精度提高8·55%,达到了区分森林类型的分类要求。研究还显示了该改进系统应用于针阔混交林TM遥感图像自动分类识别的精度随网络规模增大而提高。
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
纪良纲 郭娜 马书刚
现阶段,通过运用一系列的统计指标和科学方法对商品流通规模进行预警研究,并通过预警系统及时预报警情,为有关部门实施有效调控提供参考,已经成为国民经济持续、稳定和协调发展的必要条件之一。由于影响商品流通规模预警指标的因素具有多样性和复杂性的特点,通过神经网络的方法能较好地描述各个预警指标之间的关系而不需要确定的函数形式,从而可以克服许多传统的经济预警方法对非线性数据的拟合和预测的准确度不高的问题,因此,可以将BP神经网络方法引入商品流通规模预警研究中。
关键词：
商品流通规模 BP神经网络 经济预警
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
李杨 余嘉元 王元元
本文首先在分析企业员工满意度特点和影响因素的基础上,选取了影响企业员工满意度的相关因素,并将这些相关因素分为三个维度9个具体指标。之后将员工满意度的评价与BP神经网络的学习算法相结合,构建了一种基于企业员工满意度评价的BP神经网络模型,根据该模型对企业员工进行了满意度的评价研究。该研究为组织管理者全面高效评价员工满意度水平,了解该组织员工在同行业员工中满意度的具体情况,提供了一种客观、科学的衡量标准。组织管理者可以根据研究结果及各项指标内容,在提升员工满意度方面实施差异化的管理模式。同时,该研究结论对于组
[期刊] 建筑经济
[作者]
邓宇轩
随着交通强国的推进，城轨在现代化城市交通体系中承担起更加重要的作用，而如何高效地利用已有建设数据是投资控制的重点。针对目前BP神经网络在造价预测方面的缺点，本文提出自适应PSO-BP神经网络算法，并基于已建城轨建设数据对算法性能和造价影响因素进行分析。结果表明，自适应PSO-BP神经网络改善了BP神经网络的稳定性和精度，预测结果表明在车站数量小于17座时，线路长度与车站数量对工程造价的影响呈非线性关系；在车站数大于17座时，线路长度与车站数量对工程造价的影响呈线性关系，其中车站数量的影响约为7亿元/站，线路长度的影响约为3亿元/km。
关键词：
城市轨道交通 造价预测 神经网络
[期刊] 云南财经大学学报(社会科学版)
[作者]
吴永兴
理论与实际相结合,应用神经网络技术,构建了一个基于BP神经网络技术的信用风险评价模型,对我国传统的信用风险分析方法进行改进,克服了以往我国信用风险度量中存在主观随意性的特点,为我国信用风险度量模型的建设拓宽了思路,丰富了我国信用风险体系建设中的度量方法。
关键词：
信用风险 神经网络 BP模型
[期刊] 管理评论
[作者]
郭玲玲
近年来的研究表明,CEO报酬不仅受公司业绩的影响,还受到其他诸多因素的影响,而且,CEO报酬与其决定因素之间往往存在着非线性关系。本文以2003-2005年沪深股市的A股上市公司为样本,采用BP神经网络对CEO总报酬、CEO年薪、CEO持股价值及其决定因素分别进行训练和学习,结果表明:(1)网络训练输出值与实际值的拟合度分别达到91.09%、97.23%和78.44%;(2)网络的预测能力相对于传统的线性回归模型分别提高了92.72%、92.08%和53.89%。因此,本文认为在分析和确定CEO报酬水平时引入神经网络模型是可行的。
关键词：
CEO报酬 年薪 持股价值 BP神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
惠彦涛
自1980年我国开始实施住宅制度改革以来,商品住宅价格的确定已成为我国住宅市场的核心问题,也是各级政府房地产业宏观管理与调控的指示灯,商品住宅价格的变化直接关系到广大消费者的切身利益,是社会关注的热点问题。因此,本文从市场价格的确定机制出发,寻求影响商品住宅价格的因素,并采用BP人工神经网络定量分析这些影响
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