基于人工神经网络的物流中心选址决策模型研究

物流中心选址在整个物流系统规划中占有十分重要的位置,需要决策者综合考虑多个因素。本文根据物流环境、生产能力和经济效益三方面组成的10个评价指标和单因素评价标准,应用BP神经网络方法对某市物流中心选址进行决策研究。根据单因素评价标准生成足够多用于神经网络建模用的训练样本、检验样本和测试样本,用检验样本实时监控训练过程以避免出现“过训练”现象,建立可靠的BP模型。示例计算结果表明：与多级模糊综合评价方法相比,本文建立的BP神经网络决策模型具有定量分析和比较精细、客观的特点,在物流中心选址决策研究中具有较好的应用价值。     

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。     

基于Sigmoid学习率BP神经网络的非特定人语音识别算法研究

本课题基于非特定人语音识别的原理和过程,结合BP神经网络的建模理论及特点,主要研究了BP神经网络模型在语音模式识别中的应用问题。同时针对标准BP神经网络训练收敛速度慢及容易陷入局部最小的缺点,提出了Sigmoid学习率BP神经网络训练算法,并通过仿真计算,得出在非特定人语音识别应用方面Sigmoid学习率BP神经网络算法的收敛速度要优于标准BP神经网络算法且识别率更高。     

小样本条件下的煤矿安全评价方法研究

研究煤矿安全评价问题的现状,针对传统的BP神经网络要获得可信度较高的评价模型需要大量的样本进行学习的缺点,采用V-fold Cross-validation技巧,利用MATLAB神经网络工具箱,建立基于BP神经网络的煤矿安全评价模型,利用实际指标数据研究小样本条件下的煤矿安全评价,并验证评价效果的有效性.     

BP神经网络在中小企业绩效评价的应用分析

中小企业在资源有限、环境复杂的条件下运营。传统的线性绩效评价方法常常无法捕捉到非线性关系和多元影响因素。BP神经网络通过学习和调整权重参数,能够对复杂的非线性关系进行建模和预测。本文旨在探索和分析BP神经网络在中小企业绩效评价中的应用,为中小企业绩效评价方法优化提供新的思路,从而推动信息技术与企业管理的深度融合。     

小样本条件下的煤矿安全评价方法研究

研究煤矿安全评价问题的现状,针对传统的BP神经网络要获得可信度较高的评价模型需要大量的样本进行学习的缺点,采用V—fold Cross—validation技巧,利用MATLAB神经网络工具箱,建立基于BP神经网络的煤矿安全评价模型,利用实际指标数据研究小样本条件下的煤矿安全评价,并验证评价效果的有效性。     

基于FA-BP神经网络的养老地产PPP项目风险评价

为了解决养老地产PPP项目风险因素冗杂且普遍存在共线性问题,提出因子分析与BP神经网络相结合的风险评价模型。构建了养老地产PPP项目风险指标体系,运用SPSS软件对风险因素降维处理,结合MATLAB工具建立BP神经网络风险评价模型。选取9个相似工程项目数据作为学习样本,对模型进行训练并验证。结果表明,BP神经网络风险评价模型的实际输出结果与期望值误差在±5%以内,说明评价方法具有较高的准确性和可靠性。     

基于学习向量量化LVQ神经网络的财务危机预警研究

应用学习向量量化LVQ神经网络方法，以近期14个数据作为财务危机预警建模样本和测试样本，建立了财务危机的顸警模型，经过对样本的反复训练和学习，得到了较好的预测结果。研究结果表明：LVQ神经网络是一种非线性映射模式，在指标间相关度较高、呈非线性变化，或数据缺漏不全等情况下仍可得到比较满意的结果，因此是一种比较理想的预测方法，具有广泛的适用性和较高的推广价值。     

基于BP神经网络的工作岗位评价系统设计

本文在建立工作岗位评价指标体系的基础上,设计了一种基于BP神经网络的工作岗位评价系统。为了克服传统BP神经网络容易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,通过增加动量项、学习率的自适应调整等改进方法建立新型的BP网络,采用层次分析法生成网络训练样本。该评价系统有效地利用了BP神经网络的优点,避免了工作岗位评价过程中的一些人为失误。仿真试验表明,该评价系统取得了令人满意的结果。     

基于改进型BP神经网络的模型参考自适应控制系统

在常规BP神经网络模型参考自适应控制器基础上采用改进型BP神经网络作为辨识器和控制器,组成新的模型参考神经网络自适应控制系统,利用改进型BP神经网络的优点弥补传统自适应方法的不足,使系统具有更强的鲁棒性,收敛更快,逼近精度更高的优点。仿真结果表明,该系统比传统BP神经网络模型参考自适应系统具有更好的稳定性和更快的响应速度。     

BP神经网络在企业绩效评价中的应用

文章在分析传统绩效评价方法的基础上,构建了企业绩效评价体系,运用基于Matlab的BP神经网络算法,以企业历史数据作为BP神经网络的训练样本进行了实证研究,证明了将BP神经网络应用于企业绩效评价中,能达到令人满意的评价效果。     

基于BP神经网络的物流量预测方法研究

人工神经网络作为重要的综合评价方法,能够解决众多非线性问题,把它运用到地区货运量的预测中,可以解决因数据资料缺失,预测结果与真实结果相差较大的问题,为物流业发展提供重要的数据参考。经过实例分析证明基于神经网络的物流量预测模型是行之有效的。     

基于人工神经网络的时间序列分析方法在物流需求预测中的应用

当在对物流需求进行预测遇到较大波动的时间序列数据时,传统的以统计学为基础的预测方法在进行预测分析时误差会很大,本文建立了基于人工BP神经网络的预测方法并证明了其有效性。     

基于BP人工神经网络的价值链风险的评价

通过对价值链管理深入研究,利用BP人工神经网络对价值链风险管理进行评价,采用专家评分法,获得实际的数据,对模型进行仿真和测试,证实价值链风险管理的指标体系的实用性和BP人工神经网络模型的价值。     

基于人工神经网络的PPI预测模型

将人工神经网络模型引入到工业品出厂价格指数预测领域,利用我国1990年-2008年的工业品出厂价格指数数据,建立了工业品出厂价格指数预测的人工神经网络模型。实验结果表明:基于BP算法的神经网络模型预测精度高,而且收敛速度快,它为工业品出厂价格指数预测工作提供了一种全新的方法。     

基于BP神经网络的港口吞吐量预测模型——钦州港的实证研究

港口吞吐量的预测是港口决策的重要依据,然而影响港口吞吐量的要素较多,且各要素之间存在着复杂的非线性关系,使常用的预测方法难以取得好的预测效果。文章试图运用BP人工神经网络的方法,采集1999~2012年的实际数据样本,以钦州港为例进行实证分析,构建三层BP神经网络,预测2013年钦州港港口吞吐量。     

基于BP神经网络的西安市宏观经济预测

宏观经济系统是一个复杂的非线性系统,对宏观经济进行预测应采用非线性的工具进行建模。采用BP神经网络对西安市宏观经济指标进行预测,此预测模型只需少量训练样本就可以确定网络的权值和阈值。实验表明模型预测精度高,能够对西安市宏观经济系统中的非线性关系进行描述,使建立的非线性模型与实际系统更加接近。     

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。     

旅游安全的人工神经网络预警系统

针对于旅游安全预警问题,运用人工神经网络理论和方法,建立旅游安全预警的BP神经网络模型。通过实例进行分析,说明用BP神经网络方法是可行的。该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得旅游安全预警结果的精度大大提高。     

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。