基于BP神经网络的服装出口预测

服装出口贸易受到国内国际诸多因素的影响,是一个复杂的非线性系统。BP神经网络能够以任意精度逼近任何一个具有有限间断点的非线性函数,特别适合于解决非线性系统的预测决策问题。采用三层BP神经网络对我国服装出口进行预测,结果表明该方法能有效的对服装出口进行预测。     

基于BP神经网络的机动车保有量预测模型

本文针对日益增长的机动车保有量,利用BP神经网络建立了一个机动车保有量预测模型,模型结构分为3层,输入层有10个节点,输出层为机动车保有量,主要涉及人口、经济、道路等影响因素。利用此模型可以对未来机动车的保有量进行预测,为政府制定相应的政策及城市道路交通规划提供理论依据。     

基于BP神经网络的CCI预测模型

将BP神经网络模型应用到消费者信心指数预测中,并建立了消费者信心指数的神经网络预测模型。将计算结果与真实值进行了验证,结果表明:CCI的计算值与真实值之间的相对误差为2.6%,且具有较好的相关性。     

财务困境预测中BP神经网络模型应用综述

金融危机席卷全球。处于金融市场之中的企业随时面,临着陷入财务困境的可能,财务困境预测模型的建立可以使公司提前预测到困境的发生,从而及早避免投资损失。随着信息技术的发展,人工神经网络预测模型开始兴起,本文重点介绍了BP神经网络模型在财务困境预测中的应用情况,并将BP神经网络模型与传统统计方法进行了比较分析。     

基于BP神经网络的货运量预测方法

总结了常用的几种定量预测方法,并指出其在实际应用中的不足。而人工神经网络自身具有鲁棒性、容错性、有表示任意非线性关系的能力和学习能力等特性,为预测技术提供了一种新的思想和方法。最后把这种预测方法应用于物流预测取得了满意的结果。     

论基于BP神经网络的GDP预测

在经济分析中,通常采用时间序列模型对进行拟合GDP,GDP预测由于其影响因素复杂、具有很强的非线性,是典型的"黑箱"模型,建立在计量经济学理论基础上的线性方法,难以描述GDP预测中的非线性现象,容易造成预测误差过大.通过对BP神经网络数据进行归一化和选择适当的节点及学习率可变的算法大大提高了预测的精确度和效率.     

基于BP神经网络的股票涨跌预测模型

利用SPSS软件从上市公司的11个财务指标中筛选出与股票涨跌显著相关的7个财务指标,然后以这7个财务指标为输入向量,以涨跌情况为输出向量,利用BP网络建立了多只股票涨跌预测模型。仿真结果表明,该模型对于多只股票的涨跌预测是非常有效的,具有实用性。     

基于BP神经网络的我国粮食产量预测

粮食是一个国家的立国之本,对于中国而言,粮食问题占据举足轻重的地位,甚至关系到整个社会的稳定。文中基于BP神经网络,在过去二十三年的粮食产量数据的基础上对中国2012—2016年的粮食产量进行了预测,基于预测结果可知未来五年中国粮食是可以满足人口的需求的,从而确定未来五年政府的粮食储备工作可以有所缓解。     

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神经网络的时间序列预测研究

建立了基于BP网络的时间序列预测模型,将模型应用于实际算例,设计了模型的网络结构、初始权值和偏差,结果验证了模型的有效性。     

基于BP神经网络模型的国内旅游人数预测

旅游人数的分析和预测是旅游规划与管理的关键性、基础性工作。目前旅游人数预测主要采用基于传统研究方法的预测方法。提出了一种基于BP神经网络模型的国内旅游人数预测新方法,对国内旅游人数的变化趋势进行了综合分析与预测,结果表明该方法具有较高的精度,该模型在旅游人数预测中的应用是可行的。     

基于BP神经网络的商品房销售量预测研究

商品房销售量受多个因素的作用，而且这些作用多是非线性的。商品房销售量预测实质上是实现一个非线性的映射。本文选择了恰当的经济指标作为BP网络的输入输出变量，探讨将神经网络技术应用于商品房销售量的预测领域，并与回归模型、Logistic模型的预测结果进行比较，结果表明人工神经网络方法在商品房销售量预测中的应用是可行的，预测效果更好。     

基于算法的BP神经网络的应用研究

BP神经网络的智能化特征与能力使其应用领域日益扩大,潜力日趋明显,许多传统信息处理方法无法解决的问题采用BP神经网络后取得了良好的效果。因此,BP神经网络已被广泛应用于自动化、工程、经济及医学等各个领域。因此,本文重点研究了BP神经网络的原理、算法及其应用。     

基于BP网络的建筑工程造价估算

建立了适于建筑工程造价的BP神经网络模型，通过对建筑工程各主要特征类目定量化并结合所建立的BP经网络模型，运用MATLAB工具箱来快速估算建筑工程造价。经工程实例证明，该方法为一种快速、可靠的建筑工程造价估算方法。     

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。