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本文运用BP神经网络理论和方法,使用MATLAB工具箱函数编程,建立了地下水水质评价模型,对抚州市临川区5个地下水水质监测点进行水质评价。将评价结果与模糊综合评价法的评价结果进行对比,结果表明,BP神经网络对地下水水质评价是可行的,能够很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线形关系,评价结果的精度也得以大大提高。 相似文献
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介绍了人工神经网络的基本原理、反向传播算法和算法的步骤。利用BP网络的算法解决电磁炉的性能评价及选择问题,并建立相应的模型。通过BP神经网络模型评判电磁炉总体性能的好坏,从而对电磁炉进行选择时能作出更好的决策。 相似文献
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根据神经网络技术对处理非线性映射问题有较好适应性的特点,本文开发了基于神经网络技术的路面使用性能评价模型,该模型建模简单、使用方便,经过理论和实际验证,能较好的反映沥青路面使用性能的变化规律。 相似文献
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煤矿安全是当前安全生产工作中的重中之重,而瓦斯浓度灾害是威胁煤矿安全生产中最严重的一种自然灾害:通过BP神经网络建立对瓦斯浓度预测模型,确定BP神经网络的网络结构和参数,运用18组样本数据可对模型进行训练和仿真。 相似文献
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BP神经网络在数字参考咨询服务评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文首先介绍了BP神经网络原理,并构建一个数字参考咨询服务评价指标体系,在此基础上提出了一种基于BP神经网络的评价模型来对这项服务进行定量评价。 相似文献
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设计了一个三层BP神经网络模型,结合MATLAB神经网络工具箱,针对一只个股实际数据,进行了该网络模型的训练与仿真,并时股市行情进行了短期预测。通过实验数据,计算出短期的预测值与实际收盘价的均方误差Q=0.027623,这说明此方法是有效和可行的。 相似文献
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基于MATLAB的BP神经网络的设计与训练 总被引:10,自引:0,他引:10
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. 相似文献
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本文介绍应用BP神经网络对高速公路交通量的预测,采用Matlab神经网络工具箱函数建立神经网络预测模型,运用该模型对高速公路的收费情况进行预测.从而间接预测该高速公路的交通量. 相似文献
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BP神经网络在我国粮食产量预测中的应用 总被引:14,自引:0,他引:14
本文基于BP神经网络模型,进行了2001-2010年我国粮食产量的预测。通过对比传统的“平均增长率一阶滞后模型”拟合及预测1992-2000年粮食产量与实际产量的误差值大小,可明显看出BP神经网络对于处理单输入单输出的时间序列预测问题是一种更具优越性的方法,它具有很强的学习与泛化(推广)能力,具有很好的应用价值。 相似文献
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对BP神经网络方法在股价预测中的应用进行了研究,对BP神经网络的结构进行了介绍。针对BP网络学习速度慢,采用弹性BP学习算法和tansig传递函数提高了收敛速度。在仿真过程中通过MATLAB编程实现了BP神经网络对中国石油近一年交易日的数据的训练和测试,获得了一定的预测精度,对BP算法和改进后的BP算法在预测股票中的收敛性能和拟合程度进行比较,并用训练好的BP网络股市预测模型来预测其股票数据,达到了预测效果。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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设计了一个三层BP神经网络模型,结合MATLAB神经网络工具箱,针对一只个股实际数据,进行了该网络模型的训练与仿真,并时股市行情进行了短期预测。通过实验数据,计算出短期的预测值与实际收盘价的均方误差Q=0.027623,这说明此方法是有效和可行的。 相似文献
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随着全球经济的发展,国家的竞争力越来越多的取决于区域的竞争力,而区域人才创新能力已成为衡量区域竞争力的重要尺度。文章在分析区域人才创新能力的各个影响因素的基础上,建立了包含3个模块、16个具体指标的评价体系,同时运用因子分析法和BP神经网络对我国具有代表性的10个地区进行定量分析,并对评价结果进行定性比较。 相似文献
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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。 相似文献
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水质评价的方法有很多,简单的来说分为单因子法和多因子法。单因子法即最差因子法,如果最差因子达到IV类水标准,我们就认为该水样是IV类水。一般我们研究会采用多因子法,如常见的算术平均法、权重法、模糊法、灰关联法和 相似文献