基于GMDH方法和BP神经网络的经济预警模型

文章应用GMDH方法来确定BP神经网络的输入指标,对传统的BP算法进行了改进,使得输入指标的选择能自动实现,减少了人为因素的干预。用改进后的BP神经网络对四川省的工业经济状况进行了评价,计算结果表明,训练后的神经网络模型能准确对经济状况进行评价分类,从而实现对经济的预警。     

基于BP神经网络的建筑工程绿色施工评价

通过对绿色施工理论的探讨,构建了建筑工程绿色施工评价的指标体系。基于BP人工神经网络评价方法构建了建筑工程绿色施工评价模型,并运用该模型对一实际工程项目的绿色施工进行了模拟。     

基于BP网络的建筑工程造价估算

建立了适于建筑工程造价的BP神经网络模型，通过对建筑工程各主要特征类目定量化并结合所建立的BP经网络模型，运用MATLAB工具箱来快速估算建筑工程造价。经工程实例证明，该方法为一种快速、可靠的建筑工程造价估算方法。     

BP神经网络在项目投资风险分析中的应用

影响项目投资经济效益评价指标的参数很多,这些参数均具有一定的不确定性.由于各参数的不确定性,其项目投资经济效益评价指标值也是不确定的,因此,对投资项目所做的经济效益评价结论必将带有风险.在经济评价工作中,应当对这种风险作出合理的量化分析和估算,以了解项目的风险承受能力,并尽可能采取措施回避风险.本文共搜集了10个相似投资项目,根据BP神经网络工作原理筛选确定了6个影响和制约项目投资因素的指标作为神经网络的输入变量,并提出了基于BP神经网络的项目投资风险分析模型;其中7个投资项目作为训练样本,2个作为检测实例,最后一个进行敏感性分析.经过测算,其精度完全可以满足实际项目投资风险分析的需要.因此,神经网络在这方面有很好的应用前景.     

基于BP网络的大型水电项目投资估算模型研究

本文综合分析了大型水电工程的主要特征,并将这些特征和它的工程造价联系起来,构建了基于BP神经网络的水电工程造价估算模型。在模型的实现上,利用MATLAB语言对模型进行了训练、仿真和测试,并用工程实例对模型进行了验证,结果表明该模型具有较好的泛化能力,能够较准确地估算工程造价。     

基于BP神经网络实现的B样条插值在系统动力学模型的应用

在系统动力学建模的过程中,系统变量之间的关系难以确定,传统的建模方法存在着很大的主观性,利用BP神经网络的方法则可以避免这个问题。而在建立BP神经网络过程中需要大量的学习样本,然而通常采集到的数据往往是不足的。用3次B样条函数对历史数据进行插值的方法构建系统中状态变量的学习样本,解决BP神经网络模型中学习样本不足的缺点,能更好的反应变量之间的非线性映射关系。     

工程造价估算模型研究与基于层次分析法的BP神经网络模型应用

本文阐述了工程估算模型概念、分类,神经网络的基本概念、基本结构和算法原理,建立了基于层次分析法的BP神经网络的工程造价预测模型,并根据模型借助MATLAB神经网络工具箱对案例分析,对其具体应用过程作了阐述。研究表明使用BP神经网络来进行工程造价预测是完全可行的。     

基于BP神经网络的发动机机体工时定额研究

针对新发动机机体工时定额难度大,以经验估计为主,且对报工的工时核定难度大,通过以S型机体铣床工序为例,运用BP神经网络模型,从工艺文件的结构参数中抽取部分数据作为训练集,构建了发动机机体工时定额神经网络模型。同时运用线性回归方法对工时定额进行了预测,通过对比分析发现,BP神经网络计算的误差较小,适用于机体加工前期对工时定额的初步、快速估算。     

基于BP神经网络的企业信用评价模型

上市公司信用（财务状况）的好坏,直接影响到银行贷款的风险大小．也影响到其他金融机构或个人对该公司投资的决策。更重要的是公司根据此信用情况可以清楚地看到公司经营状况．及时调整以适应市场需求．建立一个科学合理的企业信用评价系统．对于我国当今金融市场的发展具有重要意义。     

BP神经网络预测制造企业安全库存

在企业中一般凭经验来设定安全库存,但实际效果不佳。应用人工神经网络,建立BP神经网络模型,用多个影响安全库存的指标及安全库存对网络进行训练,以达到对安全库存量预测的目的。经验证和预测效果十分理想。     

基于改进型BP神经网络的模型参考自适应控制系统

在常规BP神经网络模型参考自适应控制器基础上采用改进型BP神经网络作为辨识器和控制器,组成新的模型参考神经网络自适应控制系统,利用改进型BP神经网络的优点弥补传统自适应方法的不足,使系统具有更强的鲁棒性,收敛更快,逼近精度更高的优点。仿真结果表明,该系统比传统BP神经网络模型参考自适应系统具有更好的稳定性和更快的响应速度。     

基于BP神经网络的建筑工程估价模型研究

提出了基于BP神经网络的工程造价估测模型，以工程特征为参数，用历史数据，建立模型，并验证了BP精神网络模型在工程造价估测中的优良效果，结果显示，BP神经网络在这方面具有很好的应用前景。     

基于BP神经网络模型的食品安全供给分析

本研究尝试将BP神经网络引入食品安全市场的研究,以江苏省无锡市为例,通过消费者和农户调研,对生产者支付意愿模型进行模拟与预测。结果表明,不能将提高消费者的支付意愿作为提高生产者的食品安全支付意愿的唯一手段,建立食品安全可追溯体系、保障食品安全信息的高效传递才是解决食品安全问题的根本途径。     

基于BP人工神经网络的供应商评价研究

供应商评价的最终目的是为了让企业选择值得信赖的供应商作为合作伙伴,从而在激烈的竞争中构建高效的供应链体系。本文构建了一种基于BP人工神经网络原理的企业供应商的评价模型,以MATLAB软件为平台进行学习,提高了供应商选择过程的客观性。     

基于BP神经网络的项目风险管理成熟度等级评估模型

文章研究项目风险管理成熟度模型,并分析在Matlab环境下,用BP神经网络评估项目风险管理成熟度等级的可行性。利用神经网络的自学习、自调整以及非线性映射功能,确定基于BP神经网络的项目风险管理成熟度等级评估模型的结构和算法。通过实例分析,取得满意效果,为项目风险管理成熟度评估提供一种新思路。     

基于BP神经网络的企业人员素质综合评价模型研究

人员素质的各项测试指标与人员综合素质之间存在着复杂的非线性关系,为了客观准确的评价企业人员素质的综合水平,文章在分析企业人员综合素质的结构的基础上,引入BP人工神经网络模型建立了企业人员素质综合评价模型。结果表明,所建立的素质综合评价模型能较真实地反映出人员的综合素质水平,具有较好的泛化能力。     

基于BP神经网络的逆向物流中心选址模型研究

逆向物流中心选址是逆向物流中关键问题之一。文章根据逆向物流的物流环境、生产能力、经济效益三个方面的9个评价指标,用BP神经网络建立了逆向物流中心选址的评价模型。应用示例表明该模型具有较高的精度和效率,在逆向物流中心选址中具有较好地应用价值。     

基于BP神经网络模型的商业银行风险评估研究

随着我国利率市场化的不断推进,商业银行的竞争环境发生变化,如何有效地对商业银行进行风险防控,实现商业银行在大环境下的稳定持续发展是非常重要的.文章以2016-2019年20家商业银行为研究样本,运用因子分析法进行降维,利用特征值计算指标权重,通过加权因子值构造风险指数,以8个评价要素为输入,风险指数为输出,建立了8×15×1的BP神经网络商业银行风险评估与分析模型,通过对原始样本和测试样本进行网络训练和仿真测试,结果表明所构建的BP神经网络能很好地进行风险评估,更重要的是加入“弹性分析”可以进行商业银行风险的影响要素分析.实证分析结果表明:商业银行的流动性、资本充足和不良贷款性指标对风险影响较大,且流动性和资本充足等指标的变动与风险指数呈反向变化,不良贷款率等与风险指数呈正向变化.     

基于BP神经网络模型的商业银行风险评估研究

随着我国利率市场化的不断推进,商业银行的竞争环境发生变化,如何有效地对商业银行进行风险防控,实现商业银行在大环境下的稳定持续发展是非常重要的.文章以2016-2019年20家商业银行为研究样本,运用因子分析法进行降维,利用特征值计算指标权重,通过加权因子值构造风险指数,以8个评价要素为输入,风险指数为输出,建立了8×15×1的BP神经网络商业银行风险评估与分析模型,通过对原始样本和测试样本进行网络训练和仿真测试,结果表明所构建的BP神经网络能很好地进行风险评估,更重要的是加入“弹性分析”可以进行商业银行风险的影响要素分析.实证分析结果表明:商业银行的流动性、资本充足和不良贷款性指标对风险影响较大,且流动性和资本充足等指标的变动与风险指数呈反向变化,不良贷款率等与风险指数呈正向变化.     

基于BP神经网络模型的国内旅游人数预测

旅游人数的分析和预测是旅游规划与管理的关键性、基础性工作。目前旅游人数预测主要采用基于传统研究方法的预测方法。提出了一种基于BP神经网络模型的国内旅游人数预测新方法,对国内旅游人数的变化趋势进行了综合分析与预测,结果表明该方法具有较高的精度,该模型在旅游人数预测中的应用是可行的。