人工神经网络在居民用电量预测中的应用

用神经网络的方法预测了全国用电量中居民用电量的变化,结论是到2005年居民用电量将占全国总用电量的1/5.并探讨了在神经网络的输入数据中添加一些有重要影响的数据可以明显提高预测精度的问题.     

人工神经网络在住房销售率预测中的应用

住房销售率是开发商最为关心的问题之一。多种不确定因素的影响为准确的预测销售率带来困难。人工神经网络能够模拟人脑的思维过程，建立多个变量的非线性模型，从而为准确预测住房销售率提供了一种新思路。     

BP神经网络在药品销售预测中的应用

目的对药品销售情况进行科学的分析和预测,为合理制订药品采购计划提供参考。方法利用BP神经网络的数据分析、统计、对非线性数据进行拟合等功能,对药品未来的销售量和销售趋势进行分析和预测。结果BP神经网络仿真预测的药品销售量与实际销售量无显著性差异。结论BP神经网络在预测药品未来销售量上具有实际应用价值,为合理制订药品采购计划,降低药品流通成本提供参考依据。     

F塔河油田碳酸盐岩储层预测技术与应用

本文结合塔河油田碳酸盐岩储层地质特征,开展了储层预测方法技术研究,包括储层精细成像处理技术、三维相干体处理技术、地震特征参数提取及分析技术、三维可视化解释技术等。     

基于BP神经网络的黄金期货价格预测

在期货市场交易策略中,用预测目标作为衡量买卖时机交易的思想,是主流思想中的重要分支之一。为解决期货价格预测问题,文章对使用BP神经网络预测的方法进行探索。笔者以黄金1305期货合约2008年5月23日到2013年4月25日收盘价共857个数据为依据,建立了可自动调节参数的BP神经网络模型,并利用该网络对收盘价和收益率序列进行了滚动预测,根据预测结果进行期货品种的买卖。依据所构造策略进行交易,在模拟交易中获得了不错的收益。     

模糊BP神经网络法在矿井瓦斯安全性评价中的应用

一、前言 瓦斯事故是诸多因素相互作用的结果,其随机性、模糊性和非线性关系使传统方法不能很好地解决该问题。人工神经网络具有较强的自学习和联想功能,人工干预少,精度较高,对专家知识的利用也较少。但缺点是它不能处理和描述模糊信息,不能很好利用已有的经验知识,同时它对样本的要求较高。     

基于DEA和BP神经网络基金最优增长率预测

DEA是一种广泛运用于相对绩效评估的系统分析方法.以基金的期初单位净值、单位费用和标准差三个指标作为输入,单位净值增长率作为输出,通过DEA计算出24支封闭式基金从2001年到2006年的最优投入和产出.进一步用BP神经网络来拟合最优投入与产出的函数关系,通过加入各年宏观经济变量,使得训练出的神经网络可以用于对最优户出的预测.文中预测出2007年的各基金单位净值增长率,并与前35周的实际运营结果进行对比,得出了预测中单位净值增长率高的基金,实际运营中相对效率也较高的结论.     

BP神经网络对烟草销售量预测方法的改进研究

针对烟草销售量传统预测方法的不足,本文结合实际,应用BP神经网络模型对其进行了改进:把实际误差看作一组序列,进行逼近模拟,作为一个单独量加入最终结果,提高了预测的精度.本文的思路和方法可推广到其他社会经济数据序列的预测中去.     

基于BP神经网络的煤矿突水预测系统的设计

BP神经网络是一种具有自适应、自学习、高度非线性的神经网络,只要有对应的输入输出数据样本,无需了解其内部的具体逻辑关系,就可以根据新输入得到相应输出。将神经网络用于突水的预测,使用一组实际数据作为样本,对神经网络进行训练,测试,得到一个能够进行突水预测的网络。     

BP神经网络在工程项目管理中的应用

简要阐述了BP神经网络、工程项目管理的特点,介绍了BP神经网络应用的一般步骤,提出了基于BP神经网络的工程项目管理模型流程图.总结了BP神经网络在工程项目管理中应用的优点和适用范围,指出了在工程项目管理中应用时应注意的要点,并针对BP神经网络应用的参数设置提出了相应建议.最后,以公路建设项目目标可持续性评价为例进行了实证分析,取得了满意的效果,从而促进了BP神经附络在我国工程项目管理中的应用.     

基于BP神经网络对矿井瓦斯涌出量的预测

为了更加准确地预测出矿井瓦斯涌出量,设计出基于留一法交叉验证BP神经网络的瓦斯涌出量预测模型.其中,采用了交叉验证的办法对BP神经网络的测试集与训练集进行优化,并选取了影响瓦斯涌出量的13个因素作为预测指标,将每一次交叉验证的测试集组成新的数据集合.通过测试集预测瓦斯涌出量,得到决定系数为0.978,优于传统神经网络的...     

BP神经网络在酯化反应中的应用

针对生产涤纶助剂SIPM酯化反应中温度的复杂变化,常规PID控制在非线性时变系统中控制效果的局限性,采用一种基于BP神经网络整定的PID控制技术,通过对酯化温度控制系统性能自学习、自适应来实现具有最佳组合的PID控制。     

RBF人工神经网络在纬编摇粒绒保暖测试中的应用

本文在纬编摇粒绒织物的保暖性能测试中,利用RBF人工神经网络的智能鉴别和预测功能,在实验测试中进行实验数据的预测、鉴别和修订,排除错误的数据;利用RBF人工神经网络强大的数据处理能力,来进行数据分析,保证数据处理的准确性,以便得到更加客观真实的结论。     

BP神经元网络在工艺优化中的应用

本文利用一种改进的BP学习算法，和利用正交实验取得的样本数据建立生产工艺的BP神经网络模型，并利用演化算法求得模型的最优解，最后通过验证证明了模型的准确性。     

浅层碳酸盐岩多级注入酸压技术研究与应用

临兴区块马家沟组储层岩性为碳酸盐岩,具有埋藏浅、温度低、渗透率低等特征.在对目标储层地质特征、物性条件进行分析的基础上,进行多级注入酸压工艺研究,采用的工作液体系中前置液体系黏度较高,酸液体系黏度较低,两种体系多级交替注入,通过多次指进,形成较长的酸蚀裂缝.通过实验研究及数值模拟的方法,分析多级注入工艺不同规模、级数等...     

BP神经网络方法在纺织工业竞争力评价中的应用

利用BP神经网络方法通过纺织工业竞争力指标体系建立评价的数学模型,采用各评价指标值作为其输入,竞争力值作为输出,基于最小二乘法思想,利用梯度搜索技术,使网络的实际输出值与期望输出值的误差最小。计算证明该模型具有较好的辨识精度和动态评价效果,运用其对各地区纺织工业竞争力状况进行评价,得出了总体评价排序结果。     

基于SSA优化BP神经网络的农村公路造价预测研究

针对目前农村公路造价估算存在的问题,结合神经网络和麻雀搜索算法各自的特点,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化BP神经网络的造价预测模型.结合农村公路造价的影响因素,利用已建农村公路造价资料,运用MATLAB软件进行仿真实验,并将SSA—BP算法预测结果与BP、RBF神经网络预测结果进行比较.     

基于BP神经网络的天然气集输管道结垢趋势预测方法研究

随着国内油气田开采进入中后期,天然气集输管道内的含水率逐渐升高,而采出水中存在大量的成垢离子,在管道的运行过程中,由于管道沿线温度、压力等条件的变化,极易在管道内结垢,降低管道的输送效率,甚至堵塞管道,造成严重的安全隐患。因此,文章为了探究天然气集输管道中的结垢趋势,基于BP神经网络,建立、训练和测试天然气集输管道结垢趋势预测方法,并通过结合现场实际结垢情况,进一步验证了该方法。该方法的应用,可以更加快速、有效的预测天然气集输管道结垢趋势。     

BP神经元网络算法在高新技术产品评价中的应用

将人工神经元网络中的BP算法应用于高新技术产品评价，阐述了指标的选定方法，BP网络结构及网络训练过程，并给出了一个实例计算结果。     

基于BP神经网络的多波地震复合属性预测技术研究

本文综合了地震属性神经网络分析方法和多波地震属性分析方法,进一步提高了储层含气分布的预测精度。通过BP神经网络构建地震复合属性与含气量之间的数学关系,进而有地震数据资料推导出无井区目的层的含气量分布。运用纵、横波地震属性的多波差异性对初步预测的结果进行约束处理,实现对目的层的含气性分布的预测。