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对典型部门影响交通安全的相关因素进行了集成分析,构建了道路交通安全倾向性预测指标,在此基础上采用贝叶斯正则化神经网络对沈大高速公路某路段的道路交通安全倾向性进行了预测,对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化.预测结果表明,在推广能力方面,贝叶斯正则化神经网络优于传统的神经网络,可作为探究道路交通安全系统内部各影响要素关系的辅助手段. 相似文献
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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。 相似文献
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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全评价应用。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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《会计之友》2017,(21)
P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果表明:改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力,是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。 相似文献