基于BP神经网络的管道中泥浆输运模拟研究

BP人工神经网络是神经网络中应用最广泛的一种同络模型,本文详细介绍了BP网络模型的建立和算法过程及一些改进算法.利用BP神经网络建立管道泥浆输运中阻力与泥浆浓度和流速之间关系的预测模型.验证表明,运用BP神经网络模型可以建立精度较高的非线性动力关系.     

基于BP神经网络的风险投资评估模型

风险投资作为一种新型的投资工具，具有不同于传统的金融投资评估的方法，评估方法更复杂、更专业，带有很强的主观性，而当前的各种评估方法却很难体现风险投资的这种特点，这在一定程度上降低了评估结果的科学性和客观性，限制了风险投资业的发展。近年来兴起的神经网络评估模型，由于具有信息分布性、容错性大的特点，适于信息残缺或推理规则不确定的环境，加上模型中的权重是通过样本学习而形成的，不需要对各项指标确定权重，所以比较接近人的思维模式，它对人们解决风险投资评估问题是有帮助的。鉴于神经网络的这些优点．本文构建了基于BP神经网络的风险投资评估模型．并对模型进行了检验。     

基于MATLAB的BP神经网络的设计与训练

本文介绍了BP神经网络以及运用matlab工具箱构造BP神经网络,并对该神经网络进行训练的方法及过程.并以函数逼近为例,通过改变被逼近函数的参数、BP网络隐层神经元的数目、BP网络的学习算法,比较训练效果的差别,进而得出结论.     

基于BP神经网络的个人信用评估模型

由于我国个人信用评估体系的不完善,使银行面临巨大的信用风险。通过提出基于神经网络的个人信用评估模型,利用神经网络的自学习、自调整以及非线性映射功能,动态量化了个人信用评估模型。同时,在探讨个人信用评估模型的基础上,提出了模型实际应用的具体解决方法。     

基于BP神经网络的教学质量评价研究

本文针对教学质量评价的特点,设计了一种基于BP(反向传播)神经网络的教学质量评价模型。在总结前人研究和实践的基础上,总结了包含3个一级指标、10个二级指标的评价指标体系。基于这个指标体系和神经网络教学质量评价模型进行了实验,实验结果表明该模型是有效的。     

BP神经网络在人口模型中的应用

本文中将BP神经网络应用于人口预测,采用Matlab的神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型,运用该模型对2006年至2010年我国城、镇、乡人口预测以及男女人口人数进行了预测,实践证明,该模型编程简单,并且克服了常规方法建立预测模型存在的模型复杂、训练时间长等缺点。     

BP神经网络的研究及应用

人工神经网络的应用领域非常广泛,其中大部分的人工神经网络模型采用BP网络,它也是前馈网络的核心部分,体现了人工神经网络最精华的部分。通过对BP算法的研究,提出了利用它来实现对我国的三大产业数据的预测方案。并在MATLAB仿真中取得了很好的效果。     

基于遗传算法和BP神经网络的通信网络效能评估

通信网络是信息系统的基础,其效能的高低对信息系统的性能发挥有着直接的影响。在对遗传算法与BP神经网络算法的特点进行分析研究的基础上,将两种算法相结合,对通信网络效能进行评估,具有较高的精确性和实用性。     

基于BP神经网络的航空装备维修保障信息化评估

参照国家信息化指数评估模型,构建了航空装备维修保障信息化评估指标体系,并依据此指标体系,建立了对其进行评估的BP神经网络.简要介绍了BP算法,并利用统计数据和专家经验获得了对网络进行训练的可靠样本,对网络进行了训练,得到了速度和精度符合要求的BP神经网络.经验证,该网络在评估航空装备维修保障信息化水平时提高了效率,具有良好可信度,并能有效减少主观因素对评估结果的影响.     

基于BP神经网络的创新型企业评价研究

通过界定创新型企业的内涵,分析了创新型企业的特征,构建了创新型企业的评价指标体系,提出了基于BP神经网络的创新型企业评价方法。     

商业银行客户信用综合评估的BP神经网络模型的建立

根据资信评估理论,结合我国商业银行实际情况,设计了商业银行客户信用评估的指标体系,同时,运用BP神经网络构建客户信用综合评估模型,并提出了相应的算法。     

基于BP神经网络的建筑学专业教育评估模型研究

文章建立了具有18项评价指标和3层神经网络的建筑学专业评估模型,通过对评估结果的预测,使得各个院校可以更好的自评以加强建筑学本科教学的管理,提升建筑学专业学生的专业知识。通过实证检验表明,基于BP神经网络建立的评价模型在建筑学专业评估中的应用是可行的。     

基于BP神经网络的PID控制在反应釜温度控制中的应用

常规PID的控制,不但其参数难以整定,而且还依赖于对象的精确数学模型,适应性较差,对复杂过程不能保证其控制精度.本文根据反应釜温度时间滞后具有非线性、强耦合、不确定性过程的控制需要,提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法;并介绍了神经网络PID控制器的算法,对经典PID参数选取进行了分析.仿真结果表明,与传统PID算法相比该控制方法可实现有效的控制,具有实现简单、控制效果好的特点.     

基于BP神经网络的地震预测

地震预测是地理问题研究领域中的一个重要课题.由于引起地震的相关性因素很多,很难建立物理理论模型.神经网络在预测和构造未知时象模型方面具有独特的优势,因而在预测控制领域得到广泛的应用,本文探讨将BP神经网络应用到地震预测中的一种方法.     

高速公路BP神经网络限速控制

通过对高速公路在运行中遇到的主要问题的阐述,分析了可变限速控制在高速监控系统中的作用。针对高速公路可变限速控制是一个非线性时变系统,难于用数学模型进行建摸这一特点,提出了BP神经网络控制方法。阐述了BP神经网络的学习算法,根据高速公路主线上车辆数目以及路面状况、气象条件等信息,设计了高速公路可变速度标志神经网络控制器,并对控制器进行了仿真研究。仿真表明:网络学习速度快,自适应强,泛化能力好,结果精度高,对交通流限速控制中具有一定的推广应用价值。     

基于BP神经网络的语音情感识别研究

随着科技的迅速发展,人机交互越来越受到人们的重视,语音情感识别更是学术界研究的热点。将BP神经网络算法用于语音情感识别研究,并在汉语情感数据集上进行了相关实验,识别的准确率达到了91．5％,相较于SVM算法分类精度提高了5％。     

基于MATLAB的BP神经网络改进算法研究

BP算法是MLP网络的标准训练算法,虽然BP网络得到了广泛应用,但其自身也存在一些缺陷和不足,通过对BP神经网络的众多改进算法进行分析比较,在实际应用中,对同一个样本,在MATLAB中用不同的BP改进算法进行训练可以得出LMBP算法的收敛速度快,训练次数少,训练效果好。但对于复杂的问题,这种方法需要很大的内存,在MATLAB工具箱中解决了这个问题。因此,对于中等规模的网络,采用LMBP算法是最合适的。     

基于BP神经网络的企业财务风险评价研究

选取了酿酒行业27家上市公司作为研究对象,基于BP神经网络研究了现金流量对于企业财务风险的影响,构建了企业的财务风险评价模型,并对模型的有效性进行了检验.     

基于BP神经网络的变压器故障诊断

针对变压器故障征兆和故障类型的非线性特征,结合油中气体分析法,研究应用BP神经网络对变压器进行故障诊断。设计了一个基于BP神经网络的变压器故障诊断模型,通过仿真实验证明BP神经网络可以有效的运用到变压器故障诊断中。     

BP神经网络在智能雨刮器上的应用及MATLAB仿真研究

在分析了传统雨刮器缺点的基础上,提出了一种基于BP神经网络的模式识别模型,用专家的经验数据训练它,并测试了它;给出了BP神经网络的学习过程及算法。结果表明这个基于BP神经网络的模型不使用精确的数学模型即可有效处理智能雨刮器系统的不可靠性和非线性。