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[期刊] 沈阳农业大学学报  [作者] 李波  曲兴辉  
鉴于砂土液化是多因素综合作用的结果 ,应用人工神经网络基本原理 ,建立多参数综合评价砂土液化的BP网络模型 ,对砂土液化的严重程度作出了客观评价 ,并在实际工程中得以应用和检验 ,取得良好的效果。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 惠晓峰  胡运权  胡伟  
本文针对经典的BP神经网络所存在的缺陷,结合遗传算法,提出了基于实数编码的GA-BP神经网络预测人民币美元汇率的模型。在结合递归预测方法的基础上,该模型取得了令人满意的结果。
[期刊] 情报科学  [作者] 付斌  张吉军  钟健  黄长略  于智博  
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
[期刊] 统计与决策  [作者] 杨文升  黄鲁成  
文章提出一种量子BP网络模型及学习算法,模型基于量子学中一位相移门和两位受控非门的通用性,构造出一种量子神经元,由量子神经元构造出三层量子BP网络模型,基于梯度下降法构造了该模型学习算法。模拟油藏测井解释中测井曲线与水淹级别之间的映射关系计算时采用该模型及算法,实现了油藏测井解释中水淹层自动识别,实验结果表明该方法对解决水淹层识别问题具有良好的适应性和实用性。
[期刊] 自然资源学报  [作者] 师彪  李郁侠  于新花  闫旺  李鹏  
为了提高水库和河流中长期径流预测精度,提出了弹性自适应人工鱼群算法(RAAFSA)。应用RAAFSA算法训练BP神经网络,实现BP神经网络参数优化,形成弹性自适应人工鱼群-BP神经网络混合算法(RAAFSA-BP),对石泉水库进行中长期径流预测。仿真计算表明,弹性自适应人工鱼群优化的BP神经网络算法收敛速度快于BP神经网络算法、人工鱼群-BP神经网络算法和RBF神经网络算法。该混合算法克服了BP神经网络和人工鱼群算法易陷于局部极值、搜索质量差和精度不高的缺点,改善了BP神经网络的泛化能力,输出稳定性好,预报精度显著提高,每次预测相对误差绝对值都小于6%,合格率达到100%。该算法成功地解决了石...
[期刊] 华北农学报  [作者] 任广伟  王秀芳  王新伟  李晓  张建党  梁其涛  
为实现对烟田烟蚜发生程度的预测预报,以12年的历史资料为基础数据,采用BP神经网络方法建立了烟蚜发生程度的预测模型。该模型对待测样本的预测准确度为99.43%,回测准确度为87.36%。所建立的预测模型可提前1个多月对烟蚜发生程度进行预测,为中期预测模型,其预测结果可为烟田蚜虫综合治理提供依据。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 孙红霞  仪垂杰  郭健翔  周扬民  
为系统分析和预测石油生产过程的能源消耗,通过分析石油生产系统的工艺流程,确立了影响能耗的主要因素及其评价能耗水平的综合性指标;采用人工神经网络BP算法,构建了能耗分析预测网络模型。以某采油厂能耗统计数据为样本,对模型进行培训和检验,在此基础上,分析了各因素对能耗的影响规律并对节能潜力进行预测。结果表明:机采系统效率对电耗的影响最大,机采系统效率每增长1个百分点吨油耗电将降低5.6 kwh,如果机采系统效率能达到预期的目标值,则年节电量近1.68亿kwh,节能潜力巨大。本研究思路和方法已在某采油厂应用,分析预测结果对该厂节能降耗工作起到了一定的指导作用。
[期刊] 企业经济  [作者] 李全亮  
人工神经网络是近年来在经济景气分析、经济时间序列预测、组合证券优化、股票预测等领域广泛应用的一种人工智能技术,取得了良好的效果。本文提出了一种综合共轭梯度和自适应变步长的改进BP算法,并利用改进的BP算法建立了税收预测模型,通过与传统回归分析预测方法结果的比较,证明了该算法收敛速度快,学习精度高,而且有效地避免了常规BP算法的局部极小值问题。
[期刊] 企业经济  [作者] 胡心专  张亚明  张文文  
文章从我国的物流成本现状出发,通过分析物流成本的衡量指标及影响因素,建立了物流成本预测指标体系,同时使用Matlab建立BP神经网络并对该网络模型进行训练,得到确定的、可以达到目标误差的预测模型;同时,使用该模型对未来若干年社会物流成本进行了较为精确的预测。此结果一定程度上能对影响我国社会物流成本各个环节的物流活动管理和未来物流成本规划提供定量依据。
[期刊] 建筑经济  [作者] 苏变萍  金维兴  
BP神经网络是分析处理复杂非线性问题的一种有效方法,是目前广泛应用的一种神经网络,已被逐渐应用于对宏观经济问题的研究中。本文有机地整合了计量经济学与BP神经网络,建立了基于因果关系理论来确定BP网络的输入变量,基于协整理论来分析BP网络系统的可靠性,基于学习率可变的动量BP算法的用于研究经济领域问题的改进BP神经网络预测模型,加强了网络模型的理论基础,提高了网络模型的质量,并将其应用于西北建筑业的预测和控制中,取得了令人满意的效果。
[期刊] 旅游科学  [作者] 邓祖涛  陆玉麒  
入境旅游人数的预测结果对于旅游管理部门和政府部门有着重要的参考意义,寻求科学合理的预测模型是保障预测结果准确可靠的关键。针对这一问题,作者利用人工神经网络理论建立了BP(Back-Propagation)网络预测模型,并与logistic模型、指数平滑模型、自回归模型的预测结果进行比较,结果表明应用BP神经网络对入境旅游人数进行预测精度更高、效果更好。
[期刊] 工业工程  [作者] 何定  徐鹏  
将动态神经网络Elman应用于交通流预测中,通过对比应用较为广泛的Bp神经网络,对实际监测到的一组数据进行学习、仿真和预测。结果表明,Elman网络在对具有动态特性的交通流预测中,具有比Bp网络更好的预测效果。
[期刊] 经济师  [作者] 李新宁  王巍  王云婷  柯育军  
为了更加准确地预测企业的安全库存,提出利用遗传算法改进BP神经网络的预测模型。通过对T木门企业的实际生产情况,对原材料的安全库存进行研究,选择对安全库存影响最大的十个因素。建立基于GA-BP神经网络的精准预测模型,同时将该模型与BP神经网络模型得出的预测结果进行对比验证。结果说明GA-BP神经网络模型在安全库存预测时比BP神经网络具有更高的稳定性,而且预测精度也有了显著提高。
[期刊] 技术经济  [作者] 向小东  
金融时间序列数据的预测是预测领域的热点问题。本文结合小波变换与神经网络的有关理论,给出了基于小波神经网络的石油期货价格预测具体学习算法并进行了拟合及检测,结果表明该方法具有比常用的BP算法及径向基函数网络算法(HCM算法)更好的拟合能力、推广能力,可为石油期货买卖决策提供一定的依据,并可推广于其它金融时间序列的预测。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)  [作者] 李政  孟德光  李冰心  
软土本身具有很多特性,沉降一直是很重要的土工问题,通过沉降预测可为软基工程的设计与施工提供方法上的支持。以人工神经网络理论为基础,利用神经网络具有的自组织、自适应、容错性和较强的学习、联想能力,通过对数据样本的训练学习和测试,反演软土地基力学参数,并结合有限元程序建立模型预测沉降。结果表明,预测数据与实测数据误差小于10%。说明该方法预测精度较高,通过BP网络反演地基参数结合有限元计算预测沉降的方法是合理可行的。
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