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。     

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神经网络的股市分析

神经网络领域已经有50年历史了,但是实际应用却在最近15年里,特别是近几年来,神经网络已经成为热点研究领域,已经在各个领域中应用,以实现各种复杂的功能。这些领域包括:模式识别、鉴定、函数拟合、分类、语音、翻译和控制系统。股票市场是一个非线性的系统,本文基于BP神经网络,以1998年～2008年的上证股市大盘增幅数据作为训练,对以后的一年多数据进行验证,以证实神经网络对股市的预测。     

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]。     

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。     

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神经网络和ARIMA组合模型预测浙江省人均国内生产总值

本文应用BP神经网络和ARIMA构成组合预测模型,对“十一五”期间浙江省人均GDP的变化趋势进行了综合分析与预测。预测结果显示,2006年～2010年间,浙江省人均GDP平均将为40624.53元,人均GDP平均增长率为10.01%。     

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。     

基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型

为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数,国际黄金储备等因素之间的内在关系,本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理,利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练,建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。     

基于BP神经网络的凝血功能分类模型

凝血四项是判断凝血功能的重要指标,但对凝血功能异常者各指标常表现出不同的信息,影响了凝血功能的判断。本文提出了一种将BP神经网络用于凝血功能分类的方法。结果表明：使用该模型判断准确率为94％。本文中提出的BP神经网络用于凝血功能分类的方法是完全可行的,正确率很高。本文建立的模型可推广至其他检验结果的预测及分类中,有很强的临床应用价值。     

Bp神经网络在供应链合作伙伴选择上的应用

供应链合作伙伴的选择很大程度上决定了供应链设计的成败。本文讨论了BP神经网络算法在供应商评价中的应用问题,认为建立一个比较科学合理的评价体系,可以选择出更好的供应商。     

BP神经网络、SVM在个人收入预测中的应用

改革开放以来,中国居民收入稳步上涨,但收入差距却越来越大。对于个人收入的分析也成了研究的重点。本文利用matlab R2012a建立了BP神经网络和支持向量机算法模型,得到了两个模型在研究个人收入预测应用中总体预测准确率、均方误差MSE和决定系数R2的值。结果表明,相比于BP神经网络,支持向量机预测准确率更高,模型拟合度更好,具有更好的预测效能。     

基于遗传算法优化混沌神经网络的股票指数预测

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法。本文采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法应用到上证综合指数的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

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.