线性振动的神经网络建模

本文利用人工神经网络对两自由度线性振动系统进行了神经网络建模，并通过所建立的神经网络模型对该系统进行了预测。分别利用MATLAB和BP网络作为平台和训练工具。以两自由度悬臂梁的受迫振动为例，将一段时间内的激励力作为网络的输入参数，对应于该段时间内由振动产生的挠度作为网络的输出参数，然后利用BP网络进行训练。将网络模型预测结果与精确解进行对比，误差甚小。该结果表明：所建立的神经网络模型合理、有效，可利用其对该类问题进行预测并应用于工程实践中。     

基于人工神经网络的水下爆破振动预测技术

为了研究梧州市某水道航段疏浚、炸礁爆破振动对临近建构物产生影响的规律。根据现场监测的振动数据,利用MATLAB软件进行RBF神经网络建模与分析,选取比例药量、场地系数、孔网参数、孔数作为输入层元素,以实测爆破合振速峰值为输出层进行网络训练,进而进行爆破振动预测,并与工程爆破振动预测中使用最为普遍的BP神经网络进行对比。得出人工神经网络中RBF模型的RMSE与R2都要比BP模型预测精度高,RBF模型更适用于水下爆破振动预测。     

基于优化BP神经网络模型的上市公司财务危机预警

利用粗糙集的约简技术对上市公司的预警指标进行约简,降低神经网络的复杂性和提高网络预测速度及精度,采用遗传算法作为神经网络模型的前置装置,对网络输入端的初始值和阀值进行最优化,缩短网络训练时间,提高了网络的预测精度。实证研究显示,优化模型的财务危机预测精度高于传统BP神经网络模型的预测精度。     

基于BP神经网络的军事物流定单预测方法研究

选择BP神经网络作为军事物流定单的预测工具,从模型输入层、模型输出层、数据预处理三个方面建立了军事物流定单预测模型,并利用MATLAB的神经网络图形用户接口GUI进行BP神经网络的训练和检验,最后给出了应用方法,并说明注意事项。     

基于BP神经网络的农超对接型供应链绩效评价研究

农超对接项目的大力发展引起了对其绩效评价的研究,本文利用BP神经网络模型构建了农超对接新型供应链模式的绩效评价体系,并结合平衡计分卡模型进行了指标选取,实现了新型供应链模型财务与非财务衡量之间的平衡。之后通过对建立好的网络进行训练,将训练好的网络对所研究对象进行分析。     

基于BP神经网络的安徽省物流需求预测研究

利用BP神经网络构建安徽省物流需求预测模型,在初步确定了预测模型的输入指标和输出指标后,通过灰关联分析,验证了两者之间的强关联性。借助MATLAB7.0软件实现了神经网络预测模型的建立,该模型揭示了输入指标与物流需求量指标之间的非线性映射关系。对训练好的网络进行仿真预测,预测精度较高,说明基于BP神经网络的物流需求预测模型是有效的。     

基于BP神经网络的安徽省物流需求预测研究

利用BP神经网络构建安徽省物流需求预测模型,在初步确定了预测模型的输入指标和输出指标后,通过灰关联分析,验证了两者之间的强关联性.借助MATLAB7.0软件实现了神经网络预测模型的建立,该模型揭示了输入指标与物流需求量指标之间的非线性映射关系.对训练好的网络进行仿真预测,预测精度较高,说明基于BP神经网络的物流需求预测模型是有效的.     

基于BP神经网络的运输通道交通方式选择模型研究

通过分析LOGIT模型效用函数构造存在的不足,探讨了利用BP神经网络解决方式划分问题的基本原理。利用BP神经网络良好的非线性逼近能力对LOGIT模型的效用值的确定进行改进,构造了基于BP神经网络的运输通道出行方式选择模型。最后给出了一个算例,详细介绍了基于BP神经网络的交通方式划分模型的建立、训练仿真的过程,预测结果表明该模型对交通方式划分问题不仅有很强的解释性,同时具有很好的可操作性。     

基于BP神经网络的运输通道交通方式选择模型研究

通过分析LOGIT模型效用函数构造存在的不足,探讨了利用BP神经网络解决方式划分问题的基本原理.利用BP神经网络良好的非线性逼近能力对LOGIT模型的效用值的确定进行改进,构造了基于BP神经网络的运输通道出行方式选择模型.最后给出了一个算例,详细介绍了基于BP神经网络的交通方式划分模型的建立、训练仿真的过程,预测结果表明该模型对交通方式划分问题不仅有很强的解释性,同时具有很好的可操作性.     

基于资金流的云南省绿色食品企业BP神经网络财务风险评价模型的研究

本文选取了52家绿色食品上市企业3年的156组数据作为样本,选择25个指标为研究目标,在已准备好的归一化数据、两种检验通过适合因子分析的条件下,提取特征值大于1的7个主成分作为输入变量的前提运算下,选择适合此模型的参数,运用试凑法得到隐含层数,训练出有一定精度的BP神经网络,并对该网络进行了仿真,结果证明该网络可以用于云南省绿色食品企业财务风险评价以及预测。     

基于LabVIEW的滚动轴承故障智能诊断系统

利用LabVIEW平台开发了齿轮故障诊断系统。系统主要采用共振解调诊断和BP神经网络诊断两种方法。共振解调诊断由Hilbert解调和小波包解调实现故障频率识别;BP神经网络诊断由对有量纲和无量纲参量提取的特征以及根据小波相对能量提取的特征作为神经网络的输入向量,轴承的故障类型作为输出向量,采用神经网络对轴承进行诊断,实验结果表明:通过解调和神经网络诊断,该系统能有效识别齿轮故障,确定故障类型。     

城市生态交通系统评价

基于交通网络、交通体系完善性、交通环境、交通景观和交通文化五个方面提出城市生态交通协同理论体系,以既有的城市交通系统可持续发展评价指标体系为基础,构建了一套城市生态交通评价指标体系。基于BP神经网络建立一个三层的城市生态交通评价模型,选取sigmoid函数作为评价模型的传递函数,traingdx作为训练函数,隐含层单元数确定为16。根据收集到的9个城市生态交通评价指标数据,选取其中5个城市数据作为评价模型的学习样本,建立城市生态交通系统BP神经网络评价模型,并对另外4个城市数据进行一般性检验,验证了BP神经网络在城市生态交通系统评价中的准确性与适用性。     

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人工神经网络的城市土地利用效益评价研究——以辽阳市为例

采用BP人工神经网络模型,通过构建辽阳市城市土地利用效益评价指标体系,对2000~2009年辽阳市城市土地利用效益进行了定量评价。结果表明:辽阳市近10年的城市土地利用效益水平呈不断上升趋势。     

人工神经网络用于短期电力负荷预测网络结构初探

目前,在电力系统短期负荷预测的手段中,已由人工预测方式逐步被软件预测方式所代替。BP人工神经网络是最常用的建立负荷预测模型的工具之一,文章对建立电力负荷BP神经网络预测模型（网络结构）进行了讨论。     

人工神经网络在经济预测中的应用

研究了人工神经网络在经济预测中的应用问题,探讨了人工神经网络的时间序列预测方法。该方法采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATLAB下神经网络工具箱作为开发工具。文中提出了一种基于BP网络时序预测通用方法,并通过实例验证了该方法的预测精度明显高于灰色系统预测方法。为了消除单一神经网络预测模型的系统偏差,探讨了组合神经网络时序预测方法;并用实例验证了组合神经网络比单一神经网络的预测精度高。     

基于BP神经网络的ETC系统客户的流失分析研究

文章应用神经网络数据分析技术研究ETC系统客户流失的状况,详细研究了如何建立ETC系统客户流失基本模型。通过对客户的基本数据进行神经网络预测,可以发现描述流失客户基本特征的属性值集合以及对应的是否流失的结论。文章给出的是改进的神经网络的预测方法,可提高BP神经网络的收敛速度,增强网络的泛化能力,获得了很好的效果。     

气体检测系统中BP神经网络的设计与实现

在简要概述气体检测系统原理的基础上,分析了BP神经网络模式识别的特性和结构,阐述了一种基于人工神经网络的混合气体检测方法。分析并研究了气体检测系统中BP神经网络结构的设计方法,构建了基于Matlab的BP网络模型,并实现了对CO、H2S和CH4三种混合气体的定性定量检测。     

基于神经网络方法的风机故障诊断

针对旋转机械故障征兆与故障模式映射的复杂性,将反向传播(BP)网络、径向基(RBF)网络和概率网络(PNN)用于风机进行故障诊断,并比较了3种网络的诊断精度。以风机振动信号的7段频谱能量峰值作为故障特征,采用训练好的神经网络进行故障辨识,结果表明,RBF网识别精度高于PNN网络,BP网络表现较差。     

基于BP神经网络的茶叶物流金融模式仿真优化

针对茶叶物流金融运作模式选择中的复杂性以及传统优化方法的局限性,将BP神经网络理论和仿真方法引入茶叶物流金融模式优化,考虑样本数量不足的实际问题,采用B样条函数插值方法扩充数据量,构建BP神经网络模型并加以训练。结果表明:BP神经网络具有精度较高的智能学习能力,适合于茶叶物流金融模式选择优化。