BP神经网络在煤层气井产量预测中的应用

BP学习算法是一种单向传播的多.层前向网络,Matlab 中的神经网络工具箱以人工神经网络理论为基础.本文基于Matlab的工具箱,结合沁水樊庄区块晋试1-6井和TL003井的抽排实验数据对煤层气井产量进行预测,验证了BP神经网络在沁水樊座区块预测煤层气井产量的可行性,且BP算法收敛速度快,误差小,值得推广.     

BP神经网络在我国创业板公司成长性预测中的应用

由于中国创业板上市企业具有高科技和高成长性特点,因此对其的研究成为金融证券市场关注的焦点,特别是成长性研究已经成为资本运作和股票投资的重要依据.本文基于财务绩效评价指标体系构建了创业板企业成长性的评价体系,提出采用BP神经网络进行成长性评价预测的新模式,最后通过实例验证了该模型对我国创业板企业成长性评价的有效性.     

BP神经网络模型在沪深300指数预测中的应用

文章探讨了神经网络模型在股指预测方面的应用,通过引入宏观经济因素,建立BP神经网络模型来对沪深300指数的走势进行中长期预测,运用MATLAB神经网络工具箱对BP模型预测的准确性和可行性进行了实证检验。     

基于BP神经网络的重庆市外贸出口预测研究

出口贸易系统受到国内国际诸多因素的影响,是一个演变的非线性复杂系统,而神经网络因其强大的非线性映射能力,特别适合于解决非线性的预测决策问题。本文从重庆市外贸出口的实际背景出发,采用三层BP神经网络进行实证预测,预测结果表明本文建立的模型具有较高的预测精度,可以作为相关部门制定出口贸易发展目标的参考依据。     

灰色神经网络在股价预测中的应用

本文在深入了解股价的可预测性和研究各种股价预测的方法的基础上,探讨利用BP神经网络和灰色模型进行股价预测。以二者为基础,将BP神经网络和灰色模型预测模型的优点结合,提出灰色神经网络模型。该模型将灰色模型的预测值作为BP神经网络的输入变量,而以实际值作为输出变量对神经网络进行训练。     

基于BP神经网络的港口城市经济发展预测研究

分析说明BP神经网络的工作原理,针对连云港市1995年至2004年港城互动经济数据,构造相应的BP神经网络结构并进行网络训练,结果表明BP神经网络用于港城经济的发展预测是可行的。     

基于BP神经网络的工程项目成本预测方法研究

本文通过运用BP神经网络方法快速对工程成本进行估算使项目的成本管理向预防性管理发展,从而提高企业抗风险能力,为保证经济效益做好基础工作。     

基于BP神经网络的电力负荷预测研究

提出了一种有着显著优点的基于MATLAB的人工神经网络负荷预测的方法,算例分析结果充分证明了基于MATLAB的BP网络对电力负荷的中长期预测更加精确。     

基于BP神经网络和相关系数结合的股票价格预测

股票价格预测一直是困扰投资者的难题,为了提高股票价格的预测精度,本文提出一种基于BP神经网络和相关系数结合的股票价格预测方法。从股票数据中选取10个影响股票价格的因素,计算它们与股票价格的相关系数,从中提取关键因素,利用BP神经网络预测未来股票价格。将此方法用于华谊兄弟(300027)预测股票收盘价,结果表明,相对于未提取关键因素的BP神经网络,此方法提高了股票价格的预测精度。     

基于BP神经网络算法的粮食最低收购价定价预测

基于BP神经网络进行粮食最低收购定价预测分析。由于没有2016年的相关数据,而要预测2017年的指标数据,单纯的计量经济模型已经无法解决。神经网络是一个智能算法,综合考虑多个影响因素,得到了想要的预测结果。用两种方式进行预测,一方面用时间序列的趋势项作为神经网络的输入,另一方面用上一年度的指标数据以及种植面积数据作为输入,最后输出2017年的最低收购价数据,最后得到小麦和稻谷的最低收购价预测区间分别为[119.515,125.972]和[143.007,153.677]。     

神经网络组合预测方法在R&D支出中的应用分析

通过BP和RBF两种神经网络的组合应用,并结合使用Matlab7.0软件提出了一种新的组合预测方法。首先通过采用了两种成熟的预测方法BP和RBF神经网络对R&D经费的支出分别进行预测,然后把所得的预测值再通过三层结构的RBF网络结合Matlab软件进行组合预测,得出最后的预测值再与实际的数据进行比较。从预测结果来看,将该组合预测方法很好的拟合了我国每年R&D经费支出,避免单一预测方法存在的预测精度不高,限定条件过多等问题,有效地提高了预测精度,得出了较为满意的预测结果。     

基于BP神经网络的黄金期货价格预测

本文在BP神经网络的基础上,利用2012年7月26日至2013年5月29日期间黄金期货的每日平均价与每日收盘价,对二者价格进行实际模拟和预测.模拟结果与实际相比,有较高的精度和较为稳定的预测效果,说明BP神经网络对黄金期货市场的预测是可行的.     

基于BP神经网络的沪深300股指期货价格预测

本文在BP神经网络的基础上,利用沪深300股指期货的每日收盘价,对其价格进行实际模拟和预测。模拟结果与实际相比,有较高的精度和较为稳定的预测效果,说明BP神经网络对沪深300股指期货市场的预测是可行的。     

BP神经网络在贸易引致环境损害预测中的应用研究

贸易增长与环境损害之间的关系是多纬度、错综复杂的,又受到贸易政策、环境政策的影响,使得准确预测贸易引致的环境损害相当困难。在分析贸易与环境问题现状的基础上尝试运用BP神经网络模型从宏观上建立贸易增长与环境损害预测模型,采用MATLAB中神经网络工具箱实现多层前馈BP网络,结果证明所提出的方法成功的将神经网络模型引入贸易与环境问题定量预测研究中,并且得到预期误差范围内的预测结果。神经网络模型应用于中国贸易与环境污染预测的结果表明,该模型具有所需样本少,预测精度较高等优点,为研究贸易引致的环境污染预测提供了新途径。     

BP神经网络算法在个性化搜索排名中的应用

介绍了利用BP神经网络算法,通过推理搜索词与环境关键词的关系强度,以及环境关键词对搜索结果排序的影响权重,从而智能地学习用户的搜索环境。通过搜索环境的智能设置,让用户得到更好的搜索体验。     

基于GA—BP神经网络模型的期货价格预测与分析

本文选取20091月5日～10月29日的大豆期货主力i1001合约共200个交易数据作为训练数据,10月30日～11月12日的10个数据为测试数据,利用BP神经网络对期货价格建立预测模型,并用遗传算法进行修正,从而实现对大豆期货交易价格的预测分析。结果表明,改进后的GA—BP神经网络模型拟合精度明显高于BP神经网络模型,并对期货价格走势有良好的预测效果,可给期货市场的投资者提供投资建议。此外,利用改进后的模型可对期货市场操纵现象进行预警,对监管者具有一定参考价值。     

BP神经网络在农业工程中的应用

近年来,随着计算机硬件和软件的迅速发展,采用人工神经网络的信息处理技术得到了迅速应用,应用领域也在不断的扩展。现如今人工神经网络不仅在各工程领域中得到广泛的应用,而且也成为在农业工程领域内实现生产劳动自动化的重要途径。本文针对BP网络模型及其算法进行了分析研究,并对BP神经网络在农业工程研究中的应用状况进行了综述,最后对未来的发展进行了展望。     

浅谈BP神经网络在车牌识别技术中的应用

车牌字符的识别是车牌识别系统的核心部分,本文主要讲述一种BP神经网络进行车牌识别,该识别算法具有良好的快速性,稳定性和准确性,满足车牌实时识别的要求.     

BP神经网络在生产企业物流机能评价中的应用

现代生产企业的物流机能已从单一的原材料供应能力演变为生产中的物流流转能力、销售中的物流运送能力以及废弃物流的回收处理能力等多项机能组成的机能结构体系,这种结构决定着生产企业的物流行为和物流运行绩效,有什么样的物流机能结构,就会有什么样的企业物流效能。论文将BP神经网络理论和物流系统有机结合,提出了生产企业物流机能评价的思路,探索建立其机能评价模型,为生产企业物流机能的定量评价提供系统方法,为企业改进和完善物流系统功能提供决策依据。