基于Matlab的优化BP神经网络在水稻虫害预测预报中的应用

本文主要利用神经网络理论,基于Matlab的神经网络建立水稻虫害发生量预报预测的BP神经网络预测系统,确定了自然因素-9发生量之间的联系,并通过对江西省抚州市田间水稻虫害情况的预测来检验模型的效果.实验结果证明了该模型用于虫害预测的可行性,具有很好的应用价值.     

太钢冷轧厂12号森吉米尔轧机板型控制机械结构及控制方式

太钢冷轧厂12号森吉米尔轧机主要轧制光亮BA板,为了使光亮板的板型更好,这台轧机在设计阶段提出除了BC辊控制凸度外,AD辊也设计了凸度轴承及齿条,同时参与板型凸度控制,这种控制方式可以扩大板型凸度控制的调节范围来改善产品板型。     

基于神经网络与遗传算法的蔬菜市场价格预测方法研究

农产品市场价格预测是研究的难点.本文采用蔬菜市场价格数据,分别建立了BP神经网络模型、基于遗传算法的神经网络模型、RBF神经网络模型,并在前三种模型基础上,建立了一种集成预测模型;用北京市批发市场2003-2007年的蔬菜价格训练模型,对2008-2009年的数据进行了预报,前三种模型预报结果的平均绝对误差分别为0.1...     

基于BP神经网络的科技型中小企业知识产权质押融资风险评价研究

通过对知识产权质押融资过程中的风险因素进行分析,运用人工神经网络BP算法建立BP神经网络模型对科技型中小企业知识产权质押融资风险进行研究,结果显示BP神经网络对科技型中小企业知识产权质押融资风险进行评价具有较高的精度.BP神经网络模型可以成为科技型中小企业进行知识产权质押融资风险评价的一种有效的方法.     

利率风险测度技术文献综述

20世纪70年代开始的西方国家利率市场化改革,加剧了利率波动,增加了金融企业的利率风险,为此,国外学术界和实业界提出许多测度利率风险的方法.从利率敏感性缺口模型、持续期缺口模型、凸度模型到含有违约风险的利率风险测度模型、收益率曲线非平行移动时的利率风险测度模型、含有隐含期权的利率风险测度模型,前提假定更符合现实情况,提高了对利率风险估计的精确度.     

BP神经网络在河流水质评价中的应用

在人工智能和神经网络原理基础上,构建了BP人工神经网络的水质评价模型,并把该模型应用到现场水质评价中。论文介绍了BP神经网络的水质评价模型,然后在此基础上构建并加以实现,利用相关的监测数据进行了检验,评价结果同实际水质监测结果一致,而且模型应用简单,计算方便,具有很好的实用性。     

基于ELM的高炉喷煤量预报研究

以包钢4#高炉的实际生产数据为训练样本,均方误差为适应度函数,对喷煤量进行了预报。实验结果表明,所提方法较BP神经网络预报模型能够更快、更准确的预报出高炉炼钢时所需喷煤量,更好的指导实际生产。     

风电场风速预报集合订正方法的尝试性研究

以中国气象局风能太阳能资源评估中心风能预报系统(WINPOP)预报的甘肃HYZ和GHK两个风电场2012年大风月风速预报结果为基础,利用BP神经网络法(简称BP法)和自适应最小二乘法(简称LS法),采用两种训练样本构建方案对风电场风速预报进行订正试验,并尝试性使用神经网络集合方法对订正后的风速进行集合订正试验.结果发现:①经BP法和LS法等的直接统计订正及其集合订正后风电场风速预报效果明显优于WINPOP直接预报效果,且集合订正效果优于任何一种单一的统计订正;②与WINPOP直接预报相比,单一的统计订正及其集合订正都能较好地消除系统误差;③与单一的统计订正相比,集合订正具有更为明显的平均误差小、好日子率高、风速预报日变化幅度误差小等优势;④无论是HYZ风电场还是GHK风电场,随着预报时效的增加,各种预报(或订正)误差无显著差别.各种预报或订正方法的预报误差均随风速的增大而先减小后增大,随3h气压变量的增加而增大.     

公路软基沉降预测的PSO-NN模型

针对BP神经网络模型存在的不足,采用PSO算法训练神经网络权值,建立了公路软基沉降预测的PSO-NN模型.工程实例分析验证了PSO-NN模型的合理性与准确性,通过与实测沉降数据、BP神经网络模型和GA-NN模型预测结果的比较,说明PSO-NN模型具有更高的预测精度.本文的方法为公路软基沉降预测提供了一种新的预测途径.     

遗传算法和BP神经网络在铜板带轧制力预测中的应用

将BP神经网络结合遗传算法用于铜板带冷轧轧制力的预测,并与以Bland-Ford公式为基础的冷轧力预报及引入遗传算法前的网络预报结果进行对比分析,实验结果表明本文的方法具有较高的计算精度.     

一种BP神经网络气象预测中的应用研究

针对历年长江流域的小麦赤霉病发病的气象指标和统计资料,应用改进型的BP神经网络建立了该地区流域的小麦赤霉病发病的预报模型.实验证明,该改进型的算法利用为变梯度反向传播算法和强大的函数映射的特征,可以建立符合小麦赤霉病发病的气象预报模型,为小麦赤霉病地研究提供科学依据,对指导农业工作具有一定的应用意义.     

旅游危机预警的BP神经网络模型及应用

从分析影响旅游业发展的因素出发,选择了对旅游业发展影响最大的危机预警指标,并结合相关数据样本,应用BP神经网络技术,研究建立一种基于BP神经网络模型的旅游危机预警系统,借助MATLAB中的神经网络工具箱进行仿真训练和检测,训练结果表明模型性能良好,预警准确率高,能够很好的用来对旅游危机进行预警、检测和分析研究。     

改进的BP神经网络在铀矿冶设施水环境评价中的应用

铀矿冶设施退役水环境评价的本质是一个模式识别问题。本文在充分分析遗传算法和BP神经网络的基础上,利用遗传算法改进BP神经网络建立了评价模型,并将其应用于铀矿冶设施退役水环境评价中。结果表明,改进后的BP神经网络能够很好的适用于铀矿冶设施退役水环境评价。     

THERMO公司的215P型凸度仪在唐钢热轧1700生产线中的应用

为提高带钢板形质量,唐钢1700mm热轧带钢引进了美国THERMO公司的在线行走式X射线凸度仪,测量带钢凸度、楔形、中心线厚度。本文简要分析了其测试原理、设备构成、主要技术性能、应用范围。     

久期技术与基于隐含期权的商业银行利率风险管理

从衡量利率风险的久期与凸度技术出发,重点探讨了基于隐含期权及期权调整利差的有效久期和有效凸度模型,并研究了其在我国商业银行利率风险管理中的具体应用。     

基于BP神经网络的科技型中小企业知识产权质押融资风险评价

通过对知识产权质押融资过程中的风险因素进行分析,运用人工神经网络BP算法建立BP神经网络模型对科技型中小企业知识产权质押融资风险进行研究,结果显示BP神经网络对科技型中小企业知识产权质押融资风险进行评价具有较高的精度。BP神经网络模型可以成为科技型中小企业进行知识产权质押融资风险评价的一种有效的方法。     

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bootstrap组合神经网络的聚丙烯熔融指数预报

对熔融指数准确可靠的预报在聚丙烯生产中具有至关重要的作用,它能更有效的指导生产过程,进而提高聚丙烯生产的经济效益。神经网络被用来建立初始的熔融指数预报模型,但是单一的神经网络在结构上具有随机性。通过训练一批预报误差小同时结构差异大的神经网络作为子网络,再将它们组合起来得到bootstrap组合神经网络,基于此建立起了最优熔融指数预报模型。通过对实际聚丙烯生产过程中的历史数据的研究,表明该模型的预报精度高、可靠性强,有望在实际工业中得到广泛应用。     

基于BP神经网络的经理管理防御程度测评模型

提出一种基于主成分分析的BP神经网络模型,用于对经理人员的管理防御程度进行综合测评.首先采用主成分分析方法对10个影响因素进行降维处理,在此基础上构建管理防御程度的BP神经网络测评模型.实际测评结果显示,该模型不仅可以有效测评经理人员的管理防御程度,并且可以减少原始指标间的信息冗余从而减少了神经网络的训练和测试时间,此外还具有较高的合理性和适用性.