基于BP神经网络的危化品运输企业安全评价模型及应用

针对全方位的危化品运输企业安全要素建立了基于BP神经网络的评价模型,采用基于最速下降法的权值学习算法进行权值修正,使得评价方法具有快速、准确的特点.用样本数据训练了神经网络评价模型,测试结果显示评价模型自我调节能力强,精度较高,适合受随机评价因素影响较重的危化企业安伞评价应用.     

企业创新能力的BP神经网络评价研究

论述了BP神经网络模型的原理，在此基础之上，应用B神经网络模型对企业创新能力进行评价。模型建立之前对相关评价指标进行了归一化处理，使其更好的适用于BP神经网络评价模型。最后通过实例验证该评价模型的可行性与准确性。     

基于粗糙集-神经网络的房地产企业财务状况评价体系研究

在对财务状况评价的机理和关键财务指标分析的基础上,提出了基于粗糙集的财务指标属性约简方法,设计了财务状况评价模型的构建流程和检验标准,建立了基于BP神经网络的财务状况评价模型。利用Matlab软件对146家房地产上市公司的2007-2012年财务数据进行了研究,结果表明,基于BP神经网络的财务状况评价模型可以对房地产公司的财务状况作出评价。在此基础上,结合财务危机成因提出了房地产企业防范财务危机的建议。     

一种算法改进的模糊神经网络及其性能分析

将T-S模糊模型与前馈神经网络相融合构造了一种新型的模糊神经网络,该模型采用基于梯度下降法和算法相结合的混合学习方法,其中梯度下降法用来训练高斯型隶属度函数的非线性参数,而算法用来训练线性参数,即权值。从理论上,证明了该模型对非线性函数的万能逼近能力。仿真实验表明,该模糊神经网络用于非线性动态系统辨识的有效性。     

基于BP神经网络的危险货物物流运输企业安全评价方法研究

分析了影响危险货物运输企业安全性的因素,阐述了BP神经网络的基本原理,建立了相关综合安全评价模型,对神经元网络进行了训练,在此基础上以某危险货物运输企业为样本进行了模型求解,并依据评价结果提出了相关措施。     

基于遗传BP神经网络的第三方逆向物流企业选择

分析了客户企业在评价第三方逆向物流企业时要考虑的影响因素,构建了评价指标体系,并提出了基于遗传BP神经网络的评价模型,通过仿真算例描述了对第三方逆向物流企业的评价过程。     

基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价研究

本文在阐明企业绿色竞争力内涵及特征的基础上,构建企业绿色竞争力评价指标体系,给出了基于BP神经网络的企业绿色竞争力评价模型,以期为企业构建绿色竞争力,实现可持续发展提供支持和参考。     

基于遗传算法的分式线性神经网络预测原油气油比

提出了基于遗传算法的分式线性神经网络优化方法。该方法首先用遗传算法优化分式线性网络的权值,然后在遗传进化结果的基础上,利用分式线性网络反向传播(BP)算法训练分式线性网络,获得网络的最优权值。作为应用,预测原油溶解气油比的基于遗传算法的分式线性神经网络模型被给出。对比实验表明,基于遗传算法的分式线性神经网络优化方法是一种新的建模方法。     

基于BP网络的信息系统实用化评价方法研究

针对当前信息系统实用化评价方法所存在的不足,本文提出一种基于BP神经网络的信息系统实用化评价方法。在分析影响信息系统实用化评价因素的基础上,将遗传算法神经网络原理引入信息系统实用化评价,成功构建了基于BP神经网络的信息系统实用化评价模型。实证表明该模型能够优化实用化评价的过程,模型评价结果较客观准确。     

基于企业可持续发展的评价方法研究

本文首先阐述了企业可持续发展的涵义，对现有可持续发展的评价方法进行了分析比较，在此基础上提出了利用专家系统和模糊神经网络推理构建企业可持续发展评价方法。该方法采用基于规则推理和案例推理的专家系统对企业可持续发展的财务等情况进行定量评价；利用模糊神经网络对社会、文化等不确定因素的影响进行评价，并将二者所得信息有机地融合在一起以获得较为准确的评价结果。     

基于BP神经网络的第三方物流企业客户满意度评价研究

客户对第三方物流业务的需求是物流企业生存发展的源泉。因此,对客户满意度评价的测度应作为物流企业发展战略的重要组成部分。文中在构建第三方物流企业客户满意度评价指标体系的基础上,采用了BP神经网络算法模型来对企业的客户满意度进行评价,经过对BP神经网络模型进行训练和对模型的泛化推广能力进行检验,证明BP神经网络模型可以对第三方物流企业客户满意度进行可行有效的评价。     

基于人工神经网络第三方物流企业的物流中心选址研究

建立了第三方物流企业的物流中心选址评价指标体系，探讨并应用人工神经网络解决第三方物流企业的物流中心选址评价问题，并给出了神经网络的评价模型。实例证明，该方法是可行的。     

模糊逻辑在企业评价系统中的应用

利用现代数据挖掘技术构建企业经营状况评价体系模型。给出决策系统中常用的算法——模糊神经网络，分析、说明该算法具有精确、可靠、快速的优点。提出一种专家系统中常用的学习型评价系统的建立方法，完整模糊神经网络模型。该模型适用于以语言型变量为主的系统的评价问题。样本数据集的建立及语言型变量的描述，通过挖掘专家知识，建立符合其偏好的隶属函数实现的，从而得到与决策者的评价结论相同的评价结果。该体系模型由7个定量指标和2个定性指标组成，利用专家样本数据训练神经网络，使训练出来的神经网络可以像专家一样进行评价活动。     

CIMS项目风险评估的模糊神经网络方法

本文在详细分析CIMS项目实施风险因素的基础上，得出影响CIMS应用项目实施的企业内外两个方面的5大类20个风险因素，并建立了评价CIMS项目风险的神经网络模型及模型优化调整规则。采用模糊综合评价和所建神经网络模型相结合的方法，综合评判CIMS项目投资风险的概率大小。     

第三方物流模式下企业电子商务物流集成风险评价

在综合分析第三方物流模式下电子商务企业的电子商务物流集成风险因素后,结合风险理论的相关知识,构建对应的风险评价指标体系。将模糊逻辑与神经网络相结合,建立起基于模糊神经网络的风险评价模型,同时对网络的训练算法加以改进,有效提高了网络的学习效率。该模型具有很强的学习能力,实用性强,可以更好保证评价结果的客观、准确。     

基于ANP-LVQ模型的转型升级企业财务风险分析北大核心

企业转型升级存在较大风险,为了提高企业控制风险能力,构建基于网络层次分析(ANP)和学习矢量量化神经网络(LVQ)相结合的企业转型升级财务风险分析模型。本文先采用风险识别技术建立企业转型升级财务风险评价指标体系,再使用网络层次分析法(ANP)确定网络层权值,并结合LVQ神经网络确定风险等级,ANP-LVQ网络模型的结构科学,可有效评价转型升级企业存在的风险,对提高其抗风险能力意义显著。     

基于神经网络的转型企业知识转移可行性评价

外部知识转移是企业获得转型过程中所需知识的重要途径。本文分析了企业转型过程中知识转移的特点,甄别了影响转移效果的关键因素,建立了企业转型中知识转移的可行性评价指标体系,构建了基于BP神经网络算法的评价模型。在此基础上,对取得的数据进行分析整理,利用MATLAB进行仿真验证模型的适用性。     

电网规划数据中架空线路参数辨识

文章建立了电网规划数据中架空线路参数辨识模型,模型采用多元回归分析和BP神经网络相结合的方法实现。首先利用多元回归分析得到神经网络计算模型的初始连接权值,然后利用BP神经网络训练得到架空线路的长度值,最后利用长度和线路标准参数表进行架空线路的参数辨识。     

基于BP神经网络的第四方物流服务商选择研究

通过构建第四方物流服务商的评价指标体系,设计了一种基于BP神经网络的第四方物流服务商选择模型,并给出了可行的评价程序。以MATLAB软件为平台,通过学习样本的训练和检验,验证了模型的有效性和实用性,以帮助企业选择最合适的合作伙伴。     

基于神经网络的药品需求组合预测研究与应用

药品的市场需求预测是制药企业生产控制中的重要组成部分,具有复杂的非线性特点。本文以制药企业的药品需求预测为研究对象,通过分析药品需求的特征,建立了基于神经网络的组合预测模型。本文选择3种具有互补特征的神经网络预测方法（BP神经网络的预测方法、RBF神经网络的预测方法和GRNN广义回归神经网络）分别对药品需求进行预测,然后在此基础上使用平均绝对相对误差（MAPE）为最优准则,通过求解二次规划问题得到权重并按照一定的规则进行变权,从而建立了基于神经网络的药品需求组合预测模型,最后对该模型实际应用的精度和稳定性进行评价。实验表明,本方法能够提高预测精度、稳定性,并扩大了模型的适用范围。