基于BP神经网络的科技人才需求预测

采用BP神经网络模型解决科技人才需求预测问题。首先介绍BP神经网络结构和学习算法,其次确定科技人才需求预测影响因素指标,作为BP神经网络输入,最后以Matlab为运行平台实现BP神经网络模型,并以河南省科技人才为例进行案例分析,应用BP神经网络模型预测河南省2008-2010年科技人才需求量。     

基于BP神经网络的邮轮旅游需求预测

科学分析邮轮旅游需求规模是正确引导邮轮产业规划、投入和发展所面临的重要议题。本文首先采用定性分析和定量统计相结合的方法研究邮轮旅游需求的影响因素,并在此基础上建立基于BP神经网络的邮轮旅游需求预测模型,然后基于美国邮轮市场的统计数据进行模型的训练及测试,最后将模型应用于我国邮轮旅游需求规模的预测,精度达到95%以上。     

基于BP神经网络的南通市建设用地需求预测

以南通市1988年～2006年社会经济发展和建设用地数据,利用二元变量相关分析选取南通市建设用地规模扩张的驱动因子,分别采用多元回归分析和BP神经网络构建建设用地需求预测模型.在模型比较优选的基础上,预测未来南通市建设用地需求量,并应用灰色系统法结合趋势判断对预测结果合理性进行了验证.结果表明,运用全部引入法进行多元回归分析,预测模型置信程度较低;运用逐步回归法进行模型优化,多重共线性消除的同时多数驱动因子在预测模型中被剔除,造成指标选取不足;而基于BP神经网络的建设用地需求预测模型融合了各驱动因子对建设用地规模的影响,模型变异系数仅为1.78%,运用该模型可有效提高建设用地需求预测精度,计算结果较合理.     

未来几年城镇居民住房需求预测

一、未来几年城镇居民住房需求要对未来几年城镇居民住房消费走势作出客观的判断,我们不妨分析一下与之相关的居民收入、城市化进程、消费倾向变化。     

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。     

基于BP神经网络的中国人口预测

本文基于中国统计年鉴1990—2010年中国人口数据,通过建立BP神经网络模型,对中国人口进行了预测。结果表明,神经网络预测数据相对误差不到0.01%,比传统预测方法精确很多,根据该模型预测,中国人口将在2050年达到峰值14.5亿左右。     

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神经网络的上证指数收益率预报

采用牛市期间和熊市期间的上证指数日收益率数据对BP(Back-Propagation)神经网络进行训练和检验.在牛市和熊市期间,平均相对预测误差分别为4.11%和4.08%,说明BP神经网络在预测股票市场收益丰方面具有良好的应用性.     

江西省“十二五”期间居民住房需求预测

近年来,江西改革开放和社会主义现代化建设取得了显著成就,工业化、城市化双轮驱动,经济社会得到跨越式发展,经济平稳较快增长.本文从江西城市人口数量、城市人口家庭户数、城市化率、城市人口人均住房使用面积等因素分别与住房需求量的关系作为研究的依据和出发点,再结合每种因素所占的权重比例,通过一元线性回归模型预测未来江西省居民在2010-2015年的住房需求量.推测出江西居民住房呈现逐年上升的趋势,并在预测的基础上提出对策建议.     

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神经网络的时延水温控制系统设计

神经网络具有自组织、自学习、自适应的特点,近年来随着计算机技术的发展,为其网络优异的函数逼近性能和分类性能应用于工程提供了硬件基础,神经网络由于其大多结构简单,算法易于理解和使用,有利于工程人员应用解决实际问题。本文介绍了BP神经网络在时延控制对象中的建模,建立了一个基于BP神经网络的预测模型,在Matlab中对几种使用神经网络模型的控制方案进行了研究和比较。     

粒子群算法优化BP神经网络的指纹识别技术

指纹识别技术是当今应用最广泛的生物识别技术之一。在指纹识别过程中,图像处理、特征提取、匹配等过程数据量庞大,计算比较烦琐。BP神经网络具有良好的自学习能力、强大的分类能力和容错能力,将其应用到指纹识别中是可行的。为改进BP神经网络计算速度较慢,梯度下降法不能处理一些不可微传递函数的问题,采用粒子群算法对BP算法进行优化,提高了指纹识别的速度和准确度。     

基于BP神经网络的印刷体数字识别研究

BP神经网络是一种误差逆传播算法训练的多层前馈网络,具备网络学习能力强、输入/输出模式映射关系存贮量大、事先不需要描述输入/输出映射关系等诸多优点的数学方程。本文通过BP神经网络的介绍,利用不变矩特征提取方法设计一种有效的BP神经网络印刷体数字识别演示系统,对印刷体数字识别的深入研究具有一定的指导意义。     

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。     

BP神经网络在农业发展中的应用

本文简述了BP神经网络的基本原理,提出了一种基于BP神经网络对农业增加值占国内生产总值的比重的测评模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能正确实现。     

基于BP神经网络的ABC分类法在油田备件管理中的应用

对基于BP神经网络的ABC分类方法进行分析,并将其应用于油田备件的分类管理,实践证明它能有效地找出备件管理中的关键备件,提高备件分类的有效性和备件管理的针对性。