基于改进BP神经网络的蜂窝纸板缓冲特性模型

本文利用BP神经网络在非线性建模方面的特殊优势,建立了蜂窝纸板缓冲特性的神经网络模型,并通过动态调整权值改进了BP神经网络的收敛速率。用MATLAB软件进行仿真试验,结果表明:蜂窝纸板的神经网络特性模型能较好地模拟实际的蜂窝纸板缓冲特性,可用于缓冲包装设计。     

基于BP神经网络的住宅项目投资估算研究

在建设项目投资估算编制过程中,往往得不到具体的图纸信息,这样的信息残缺为建设单位编制和审定投资估算带来了困难,为后期招标控制价的编制提出了挑战.文章通过Python机器学习语法建立BP神经网络模型,按同一标准,选取508个随机住宅工程样本作为建筑工程数据来源,根据其建筑地上层数、地下层数、檐高、建筑面积四项指标对其建筑...     

基于BP神经网络的大规模建设项目投资估算方法

目前大规模建设项目投资估算方法的估算结果与实际结果误差较大,估算速率较低。针对此问题,文章引入BP神经网络研究了一种新的大规模建设项目投资估算方法,分析市场要求,建立指数指标矩阵,确定指标和投资之间的关联度,根据关联度计算结果,通过归一化处理得到非线性算子,在BP神经网络内部通过并行处理得到输出值和输出值阈值,通过逆向分析得到连接系数,确定误差数据节点,建立估算模型,通过多次筛选得到特征算子,完成信息提取,与阈值进行对比,判断估算结果的合理性。实验结果表明,基于BP神经网络的大规模建设项目投资估算方法采用并行计算,数据拟合度能够达到99%,与传统WSR投资估算方法相比,估算速率提高了30%以上,与BIM投资估算方法相比,估算速率提高了35%,更适合于实际应用。     

基于BP神经网络的项目组织结构选择研究

项目组织结构选择是否合理将直接关系到项目的成败.首先建立了包括项目属性、项目运行与控制、组织环境等三方面内容的评价指标体系,然后将模糊多指标的评价方法与神经网络理论相结合,提出项目组织结构选择的BP神经网络模型.最后通过一个实例说明该模型的应用过程和有效性,并对进一步研究的内容进行展望.     

基于灰色BP神经网络模型的电网工程造价预测研究

提高工程造价预测水平是合理确定工程造价、有效控制建设成本、实现工程造价管理精益化的前提,是系统规划决策的基础.精准化工程造价预测对提高电力系统经济性、妥善解决输变电工程“三超”问题、提高投资效率具有重要意义.而电网工程造价的单一性及受多因素影响的复杂性,使得输变电工程造价呈现出多变特性,因而亟需一套能有效提高预测精度的...     

关于深度挖掘污水处理厂处理能力的研究

天津某污水处理厂随着来水工业废水比重增加,在原有工艺没有变化的情况下出现了COD、TP、TN、SS无法稳定达标的情况,通过各指标的处理方法、影响因素分析,以及污水处理厂现状分析,提出通过在生化池投加碳源、改良混凝药剂投加方式、加强原设备维护、提高运行人员专业技能等方式来提高该污水处理厂的现有处理能力,并提出企业提高环保意识、政府加大环保监察力度非常重要。     

特高压输电线路工程造价预测模型研究——基于因子分析及BP 神经网络

本文在对特高压输电线路工程进行项目划分的基础上,分析识别出影响特高压输电线路工程造价的主要因素,并使用因子分析法对其中18 个主要影响因素进行度量,将得到的5 个因子作为输入、工程单位造价作为输出,构建了基于BP 神经网络的造价预测模型,以国内已建和在建的9 个特高压输变电工程中的75 段输电线路工程数据为样本进行了实证研究,结果证明预测模型对特高压输电线路工程造价进行预测具有可行性和较高的准确性,为特高压工程全生命周期内管理优化提供了一种新的思路和实现方法。     

基于多元线性回归与BP神经网络分析的失业预测建模实证研究

本文首先构建失业综合指数及其测算指标体系,用来客观地反映失业状况;其次通过文献研究、发放问卷调查等分析方法,并在考虑数据可获得性、可靠性等前提下,初步整理出影响失业的相关因素,以2000~2012年各季度对应的数据,对失业综合指数及其影响因素进行多元线性逐步回归分析,从中筛选出影响显著的因素,构建失业综合指数预测模型。同时基于线性相关分析筛选的结果,构建BP神经网络预测模型,同样对失业状况进行预测,并与多元回归预测模型的预测结论进行比较,结果发现后者预测性能高于前者。     

工业园区污水处理厂的设计特征

工业园区能够提升工业集约水平,对于我国工业发展十分重要,但是工业园区所带来的污水不可忽视.本文对工业园区的污水处理厂特征进行分析,通过研究不同的园区的污水情况,探讨污水处理工艺的选择与优化,期望为相关研究提供参考.     

基于BP神经网络的黄金期货价格预测

在期货市场交易策略中,用预测目标作为衡量买卖时机交易的思想,是主流思想中的重要分支之一。为解决期货价格预测问题,文章对使用BP神经网络预测的方法进行探索。笔者以黄金1305期货合约2008年5月23日到2013年4月25日收盘价共857个数据为依据,建立了可自动调节参数的BP神经网络模型,并利用该网络对收盘价和收益率序列进行了滚动预测,根据预测结果进行期货品种的买卖。依据所构造策略进行交易,在模拟交易中获得了不错的收益。     

飞力泵在污水处理厂的应用

介绍了濮阳市污水处理厂的基本情况,污水的特点,飞力泵的结构特点,监控特点及维修注意事项,总结了飞力泵在污水处理厂的使用前景。     

基于改进BP神经网络的企业盈利能力测评模型及应用

针对传统企业盈利能力测评方法的局限性,介绍了BP神经网络的的模型方法,在此基础上构建了基于改进BP神经网络的企业盈利能力测评模型,并通过具体实例测试证明了该模型的仿真结果比较可靠,测评精度高,具有很强的使用价值.     

基于BP神经网络与PCA的零售业客户细分模型研究

本文结合零售业及其客户消费行为的特点,提出了一套基于客户消费行为分析的零售业客户细分指标体系,采用主成分分析(PCA)和BP神经网络(BPNN)相结合的方法,构建了一种基于消费者行为分析的零售业客户细分模型,最后利用Matlab软件通过零售业客户消费行为的实际数据对该模型进行了测试和验证,结果表明该模型具有良好的适用性和准确性.     

基于BP神经网络的董事会治理绩效计量研究

以董事会能力为目标,选择BP神经网络法为计量方法,通过分别构建董事会结构特征、运作特征、激励特征以及人口学特征的计量指标体系,研究董事会治理绩效的计量问题,弥补了公司治理理论在董事会治理绩效计量方面的不足.     

污水处理厂的节能降耗及能量回收探讨

随着我国经济社会的发展,对于水资源的消耗也越来越多,为了节约有限的水资源,有必要进行污水处理。但与此同时,污水处理的过程需要消耗大量能量,因此污水处理厂需要考虑污水处理过程中的节能降耗问题,同时注重能量回收。本文从污水处理过程的角度,探讨如何运用新型的技术和设备进行节能降耗工作,同时对污水进行能量回收,提高污水处理厂的技术水平和水资源的利用效率。     

基于熵权TOP SIS和BP神经网络预测的银行信贷决策研究

本文旨在研究如何优化银行信贷决策,以达到降低银行的贷款风险和提高银行效益的目的.将收集到的数据分为训练组和预测组,对训练组数据采用客观赋权中的熵权法对各指标进行赋权,并采用TOPSIS优劣解距离法对各评价对象进行综合评价.最后对企业自身实力因子和企业的信用因子进行客观赋权综合评价,从而确定银行针对企业的信贷优先级,给出...     

污水处理厂BOT项目污水处理费调整研究

提高标准改造会带来建设投资和运营成本的增加,需对原《特许经营权协议》进行费用调整.以某工业园区污水处理厂为例,分析费用调整的原因、思路和方法,对测算过程进行说明,供借鉴和参考.