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BP神经网络模型的个人信用风险评估研究

基于神经网络强大的非线性处理能力和模式识别能力,建立信用评估的BP神经网络模型,通过合理应用MATLAB7.0软件的功能,并基于"德国人的信用"数据集中的数据实例详细完整地阐述了模型的建立过程和方法,为商业银行规范个人信贷管理、减少投资风险起到了重要作用,为商业银行个人信贷业务提供了决策依据。     

基于BP神经网络的信息对抗能力选优模型

为了在未来高科技战争中获得主动权,保护国家的信息和信息系统安全,制定出适合相应的军事计划和军事策略,必须正确评估各国之间的信息对抗能力,判断各国的信息对抗水平。为此,结合前人的各种理论,提出了信息对抗能力指标体系,并应用BP神经网络建立了信息对抗能力选优模型。通过算例,验证了该模型的可靠性和可行性,可以将此模型应用于各国信息对抗能力的分析,为国家信息对抗决策提供有价值的参考。     

基于免疫遗传算法的BP神经网络模型

本文研究了基于免疫遗传算法的BP神经网络模型,利用免疫遗传算法的全局搜索寻优能力和较好的收敛性,优化了神经网络的权值.仿真实验证明该模型具有较好的全局收敛性和快速学习神经网络权值的能力.     

基于BP神经网络的订单融资风险预警模型

随着供应链金融服务中订单融资的开展,作为贷款方的银行及其合作代理方物流公司对风险的防范不再仅仅是针对单个融资企业,而是扩展到融资企业所在的供应链中.基于现有研究成果的局限性,将BP神经网络引入订单融资风险预警的研究之中.依据国内外专家对订单融资的研究结果及其内涵的界定,采用问卷调查和深度访谈等方法对订单融资业务的风险类型进行了识别,在此基础上建立了订单融资风险预警指标体系,并构建了基于BP神经网络的订单融资风险预警模型,通过对实例样本的训练和验证,表明所建立的风险预警模型真实、可靠,对供应链金融下订单融资风险预警具有较高的实用价值.     

基于BP神经网络的两参数区域对流层延迟模型

为了提高区域对流层延迟模型的精度,利用BP神经算法构建两参数区域对流层延迟新模型。基于河南省部分CORS基准站的数据,将穿刺面作为研究面,基于BP神经网络模型、平面拟合模型、二次曲面拟合模型分别建立两参数区域对流层延迟模型,并设计了3种不同的建模方案,以验证模型的精度。实验结果表明,BP神经网络模型的对流层延迟精度达到mm级,明显优于其他2种模型,BP神经网络模型和平面拟合模型不仅适用于区域内,同样适用于区域外,证实了新模型的有效性。     

建筑信息模型BIM在项目控制中的研究

近几年,BIM技术在建筑的应用越来越广,越来越深入,本文论述了建筑信息模型BIM在项目控制建筑新模型的应用,提供参考。     

基于BP神经网络模型的新疆建设用地分析

鉴于BP神经网络在非线性领域预测中的应用,以新疆建设用地为研究对象,构建BP神经网络预测模型,选取1996~2006年总人口、城市化水平、GDP等10个因子,反映新疆人口状况、经济发展水平、产业结构及投资水平作为网络的仿真输入,对2007年新疆建设用地进行模拟预测,预测结果与实际面积的相对误差仅为0.06%.最后针对新疆建设用地中存在的问题,提出了保障经济与社会协调可持续发展的土地利用策略.     

BP神经网络在灌区分水闸控制中的应用

BP神经网络是一种单向传播的多层前向网络,具有很强的学习功能,多次训练后的网络具有很好的预测能力。结合BP网络的特点和灌区分水闸的工作原理,应用BP神经网络对闸门控制进行预测,并分析预测结果。     

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神经网络的顾客价值识别研究

本文把顾客价值分为好、中、差三种状态,将通过了预测试的顾客价值量表指标作为输入结点,构建了基于BP神经网络的顾客价值识别模型.并针对食品(饮料)业的34家上市公司的主要产品设计调查问卷并取得数据,将数据输入顾客价值BP神经网络识别模型进行仿真实验,结果表明该模型适合对企业的顾客价值进行识别.     

基于BP神经网络的工程造价预控研究

针对BP神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力等优点,根据BP神经网络原理,对某井筒工程特征进行分析,确定工程特征类目作为神经网络的输入向量。建立基于神经网络的工程造价快速估算模型,该模型能更好的满足实际工程投资估算和设计概算的需要,对项目工程造价快速估算有指导意义。     

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.     

基于BP神经网络的产业集群创新能力研究

近几年,产业集群化的趋势已引起我国政府和业界的关注,各地涌现出一批大大小小的产业集群,带动了我国经济的发展。但从总体上来说,它们的创新能力都不强。因此,正确分析和评价产业集群创新能力,对于提高企业的整体创新水平、增强产业国际竞争力,具有重要的现实意义。通过应用BP神经网络理论,对我国的产业集群创新能力进行评价。     

基于BP神经网络的建筑企业信用评价体系分析

目前,作为建筑市场主体之一的建筑企业的“信用缺失”已严重影响到我国建筑业持续、健康的发展,迫切需要建立有效的行业信用评价体系及相应的激励机制,以引导建筑企业加强自身信用建设,在市场活动中诚信守法。文章首先试图建立一套科学、有效的建筑企业信用评价体系,并根据建筑企业的特点构建了相应的评价指标及评分标准;然后给出了采用BP神经网络模型对企业信用等级进行评价的思路和方法。     

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。     

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神经网络反演云顶高度

精确估计云顶高度可以在数值天气预报以及气候模型领域中起到举足轻重的作用。云顶高度首先影响着加受油机对接,影响着飞机通讯质量,其次降低对目标的识别,还会破坏电磁干扰与抗干扰。因此,获取更精确的云高信息,不仅节约了时间,还避免了错误估计而造成不必要的损失。本文以训练样本集中日本葵花8静止气象卫星光谱通道数据为输入,以美国CALIPSO卫星的结果为输出,通过构建神经网络模型方法,利用BP神经网络,针对葵花8静止气象卫星,建立葵花8卫星云顶高反演模型,使用检验样本集,对反演模型取得的云顶高反演结果进行检验与分析,研究模型的云顶高反演能力、特性和效果。     

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神经网络模型与学习算法

分析了神经网络算法的基本原理,给出了BP神经网络算法的具体实现方法,总结了它的特点,并给出了基本流程。采用Matlab软件编程实现BP神经网络算法。将神经网络算法应用于函数逼近问题中,并分析相关参数对算法运行结果的影响,最后对BP神经网络算法进行了展望。