基于BP神经网络的图书馆电子资料借阅服务评价模型

以图书馆电子资料借阅服务的服务质量问卷调查结果及其人工评价原理为依据,对所得到的数据进行量化,构建基于BP神经网络的图书馆电子资料借阅服务评价模型,分析了这种方法的优点,并进行实验,验证了这种评价模型的科学性。     

区域高技术产业集聚度与技术创新关系研究——基于中部六省高技术医药产业的分析

产业集聚和技术创新是推动经济增长的重要因素.采用河南省、山西省、湖北省、安徽省、湖南省、江西省中部六省的高技术产业—医药产业的区域层次数据进行分析,以区位熵作为产业集聚度的衡量指标,利用BP神经网络法测算技术创新数据,对技术创新水平进行衡量,进而测算产业集聚度和技术创新的Pearson相关系数,验证产业集聚度和技术创新的正相关性,并结合图形进一步分析二者关系,探究二者发挥最大协同推动经济发展时产业集聚的最佳规模,为充分发挥产业集聚和技术创新对经济的协同推动作用提供决策支持.     

基于遗传算法优化BP神经网络的企业营销风险预警研究

为了克服现有研究的缺限,文章提出了一个基于遗传算法优化BP神经网络的企业营销风险预警模型.首先阐明了BP神经网络和遗传算法应用于企业营销风险预警的可行性,然后构建了基于遗传算法优化BP神经网络的企业营销风险预警模型,接着通过某企业实例对模型进行了训练和测试.结果表明,该模型可以有效及时地对企业面临的营销风险做出预警.     

基于BP神经网络的高校声誉危机预警研究

随着新媒体形式的繁荣,高校所处的社会环境日益复杂,这一变化为高校发展带来机遇的同时,也使得一些不确定因素迅速增加,高校越来越频繁地面临各种声誉危机。要降低危机危害,在"平时"做好声誉危机管理的规划工作显得尤为重要,尤其是着重关注危机发生前的预警体系构建,做到花少量的钱预防,而不是花大量的钱治疗。在总结已有相关文献基础上,文章采用BP神经网络方法,利用数据挖掘等新技术手段,研究在新媒体环境下高校声誉危机预警机制,同时以工信部属高校为例,分析目前高校危机预警机制的构建现状,以期提出相应的改进建议。     

复杂轨迹合成孔径雷达后向投影算法图像流GPU成像

相对于基于傅里叶变换的频域成像算法,后向投影(BP)算法因采用时域逐点相干积累,更适合于复杂轨迹合成孔径雷达(SAR)高精度成像。但BP算法计算量巨大,限制了其应用于SAR大场景大数据量快速成像。图形处理器(GPU)具有强大浮点运算和并行处理能力,为大场景BP算法快速成像实现提供了途径。结合GPU并行处理,提出了一种基于图像流的复杂运动SAR大场景BP快速成像处理方法。该方法借助BP算法中图像像素点相互独立处理的特性,采用图像像素点并行及图像流程处理,设计了孔径与图像缓存调度方案,提高SAR大场景大数据BP算法成像效率。仿真和机载实测数据结果验证了方法的有效性,在有限GPU显存条件下实现了8 192×8 192大场景快速成像,并且成像加速比相对于传统CPU单线程处理可达300倍以上。     

浅谈基于BP神经网络约水源热泵在建筑节能方面的应用

以提高水源热泵利用率,保护地下水资源为目的,提出了利用BP神经网络算法针对热泵系统的提水环节进行优化控制。合理分配热泵系统提供的热能并且有效解决了回灌困难的问题,使得资源的利用更加有效,更有利于环保。     

基于GA—BP神经网络的人口预测研究

人口问题是一个复杂的社会问题,准确地预测,对于国家社会发展计划特别是制定生育政策有重要的意义。本文探讨了基于遗传算法改进的BP神经网络模型的原理、构成以及实现方式,该改进模型可以有效提高BP网络模型的性能。同时将此模型用于我国人口数量的预测,选取我国1982．2010年的人口数据,检验结果平均误差仅有O．0494％。用该模型预测2011-2020的人口总量,预测结果表明我国人口总数的增长已得到有效的控制。     

基于组合预测模型的航空货运吞吐量预测研究

目前对于机场货运吞吐量的预测方法不尽合理,导致预测与实际情况差别较大,为此本文提出将内在影响因素融入组合预测模型,从而对航空货物运输进行预测,使得预测结果更加接近实际情况.本文以香港国际机场为背景,运用Shapley值法将BP神经网络和灰色理论预测模型进行组合,对其航空货运吞吐量进行了实证研究,并将此预测方法推广应用于其他机场的预测.     

基于灰色神经网络的体育成绩预测研究

对体育成绩的预测关系到学生身体素质和体育教学方案的制定,通过结合灰色理论和神经网络的特点提出了灰色神经网络体育成绩预测模型。依据某大学2008-2013年体育成绩统计数据,分别选用GM(1,1)模型和灰色神经网络模型对数据进行拟合,通过2014年的体育成绩作为模型验证,来预测2015年的体育成绩。结果表明,灰色神经网络体育成绩预测模型具有灰色系统贫乏数据建模和神经网络高度非线性映射能力的优点,对提高预测精度具有一定的实用价值。     

基于遗传算法改进的BP神经网络在我国主要城市人居环境质量评价中的应用

文章试图在已有研究的基础上,综合考虑城市人居环境的内涵,在国内首次将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的改进神经网络模型应用在人居环境评价中,并对中国35个主要城市人居环境质量进行定量判定,揭示城市人居环境现状及各城市在国内人居环境中的相对水平。结果表明该模型取得了令人满意的结果,是一种有效的评价方法。