基于因子分析和BP神经网络的煤矿应急管理安全预警

煤矿事故给人类带来了巨大的灾难,造成了难以估量的人员伤亡及财产损失。为了有效应对煤矿事故,本文研究了煤矿事故应急管理的定量化模型,提出了因子分析与BP神经网络相结合的安全预警方法。利用因子分析确定了煤矿应急管理安全预警指标,采用BP神经网络建立了安全预警模型,借助MATLAB中的神经网络工具箱进行了仿真训练和检测,得出煤矿应急管理的安全状况,为煤矿企业应急管理安全预警提供了一种新的方法。     

基于模糊BP神经网络的钢箱梁焊接质量评价方法

针对钢箱梁焊接质量难以判别的问题，提出将智能BP神经网络算法与模糊集合理论相结合的策略，首先对BP神经网络根据实际需求进行建模，进而将BP神经网络预测输出值与模糊理论相结合。最终通过与原始的BP神经网络算法相比较，确定研究提出的模糊BP神经网络算法的优越性和鲁棒性。     

基于因子分析的港口物流需求预测——以上海港为例

以上海港为例，通过因子分析，利用降维的思想将影响港口物流需求的经济因素综合为少量的公共影响因子，然后通过分析公共影响因子和港口物流需求的关系，建立logistic增长模型。以此来预测港口物流需求的主要指标。     

基于免疫粒子群优化神经网络的经济预测算法研究

在分析宏观经济系统特点之后,针对现有的采用人工神经网络对经济系统进行建模和预测的方法存在的问题,文章提出了一种改进的免疫粒子群优化神经网络算法。仿真结果表明：这种算法能够增强神经网络的泛化能力,提高系统模型的预测精度,使预测误差从原来BP神经元网络的15％下降到改进后的5％.     

基于小波神经网络的沪深300指数收盘价预测

针对传统BP神经网络模型预测的缺陷,本文采用小波神经网络对沪深300指数收盘价的短期走势进行了预测分析.实验结果表明小波神经网络比直接使用神经网络进行预测的精度更高,预测的效果也更好.     

BP网络在商品房价格预估中的应用

对于商品房的价格因素,首先包括其成本价,其次是开发商的利益和政府的规费,还有市场供求关系、百姓的收入水平高低、市场的竞争。利用神经网络来处理各种价格因素对商品房价格进行预测不失是一种可行的方法,BP算法具有算法简单、易于实现等特点,通过实验证明,BP网络的预测结果准确,使用方便,是一种优良的商品房价格预测方法。     

基于BP-Adaboost的上市公司财务危机预警实证研究

文章提出了将Adaboost算法与BP神经网络相结合的方式构建模型,应用于我国上市公司财务危机预警的研究中,对60家ST和60家非ST的上市公司的财务数据进行实证检验。结果表明,Adaboost算法的引入,提高了神经网络的预测精度,具有较好的实际应用价值。     

基于灰色神经网络模型的建筑物变形预测方法研究

将灰色理论与BP神经网络有机地结合，建立灰色神经网络模型用于建筑物变形预测，通过建筑物变形的实测时间序列资料，分析模型的预测精度，与通常采用的人工神经网络和灰色系统模型等预测方法进行比较，反映该模型能取长补短，并具有所需信息量少与精度高等优点。     

基于优化BP网络的电网短期负荷预测研究

如何提升电网负荷短期预测水平是电网企业亟待解决的问题。本文针对传统的BP神经网络算法所存在的学习过程收敛速度慢、算法易陷入局部极小点和鲁棒性差等缺陷,引入粒子群优化算法对其进行优化和改进,使之具备更加完善的性能。通过实际电网负荷预测的实验与比较,证明了所构建的符合预测系统的准确度。     

基于BP神经网络的航班收入预测

用BP神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性,设计了具有成都-北京航线特点的、低成本的航班收入的BP神经网络预测模型。仿真表明,在该航班收入预测上应用BP网络预测方法不仅可行,而且有较高的精度。     

基于BP神经网络的辽宁省物流需求预测研究

物流需求预测对经济发展具有重要作用。选取辽宁省2004—2021年的7个经济指标影响因素作为输入指标,货物运输量作为物流需求的输出指标,利用MATLAB R2022b软件,对辽宁省物流需求进行预测。利用灰色关联度分析法,对经济指标影响因素的关联度进行分析。结果认为,输入指标与输出指标具有较强关联度。随后,基于BP神经网络法构建物流需求预测模型,经过仿真预测,BP神经网络模型对物流需求预测具有有效性。     

基于组合赋权关联规则的塔吊事故成因分析

为有效提高我国塔吊安全水平,揭示塔吊事故内在联系,利用改进Apriori算法,挖掘塔吊事故关联规则。首先,收集210份塔吊事故调查报告,根据事故调查报告、文献分析提炼塔吊事故基本属性和致因属性。然后,基于不同的事故阶段,提出组合赋权和定向约束的改进关联规则算法,并对塔吊作业事故影响因素进行定量分析,挖掘潜在映射关系。最后,根据挖掘结果,分析塔吊事故关键关联规则,为塔吊事故安全水平的提升提供理论指导,并提出相关建议。     

时间序列与BP神经网络在新疆GDP预测中的对比分析

根据新疆维吾尔自治区2009年统计年鉴中的数据,构建并选用合适的时间序列模型、BP神经网络模型,对2004年-2008年的新疆GDP进行预测,并用预测结果与实际值求得相对误差,然后将两种模型的误差进行比较。结果表明,BP模型应用于新疆GDP预测较时间序列预测有较高的预测精度和良好的泛化能力。     

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“三公”经费支出研究

以国家税务总局系统2011—2018年的"三公"经费数据为研究样本,对其近几年"三公"经费的实际支出和预决算差距进行分析.针对"三公"经费预决算差距情况,利用BP神经网络,将历年"三公"经费支出数据作为神经网络的输入,将下一年的实际支出作为神经网络的输出,通过神经网络的学习和训练,建立一个"三公"经费支出预测模型,提高"三公"经费预算准确度,为下一年"三公"经费的预算提供一定参考.     

处理道路交通事故现场的车辆防御性停放

为了保护道路交通事故现场处置人员不受二次事故的伤害,处理道路交通事故现场的车辆应采用防御性的停放方式.通过对误闯入车辆与处于防御位置的车辆的碰撞分析,验证了大型车辆的防御效果要明显优于小型车辆、防御车辆斜停放方式的防御效果也优于平行停放和垂直停放方式,并在此基础上提出了处理道路交通事故现场的车辆的防御性停放方法.在理论计算的基础上,推荐了各级城市道路上车辆防御性停放的外围防御区的最小长度.     

基于轨迹交叉论的供电企业安全事故分析与防范对策研究

电力工业是国民经济中重要的基础产业，同时又是安全事故易发多发的重点行业。通过研究分析某省电力公司近十年间发生的电力安全事故，采用轨迹交叉论，从人的因素和物的因素两方面对事故进行反演分析，探究事故发生的原因并提出相应的防范对策，从而更好地保障电力安全。     

基于Delphi法和BP神经网络的技术预见模型研究

构建了基于Delphi法和BP神经网络的技术预见模型。基于专利分析提取高价值专利以期提供科学、客观的参考点;处理专家评价数据时,为充分考虑专家熟悉程度的影响引入性能指数概念,并运用熵权TOPSIS法评估专利技术综合得分;结合BP神经网络算法计算各技术评估得分,弱化权重计算中人为因素的影响,对比计算结果验证其可行性。以智能制造领域为例开展实证研究,对该领域重点专利技术进行评估,验证了模型的科学性和可行性。     

基于主成分的BP神经网络煤层气产能预测方法

提出基于主成分的BP神经网络煤层气产能预测方法具有良好的仿真预测功能,预测结果相对误差平均1．67％,相对误差最大3．33％,最小0．22％,预测精度较高;为采用量化的排采参数预测煤层气产能提供了一种新方法。BP神经网络煤层气产能预测方法引入主成分分析,可以有效提高网络运行效率。对于产出关系不确定的煤层气井,可利用该方法获得排采参数到产气量的非线性映射关系,实现产量预测。