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人研究,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BP人工神经网络的绿色施工模糊综合评价研究

发展绿色施工促进施工企业节约能源和资源、保护环境,是全球应对气候变化挑战、实现可持续发展的重要手段,而绿色施工评价对于建筑业落实可持续发展起到一定作用。本文在介绍BP人工神经网络基本原理的基础之上,分析了与其它评价方法相比,BP人工神经网络在绿色施工评价中的优越性。通过建立模糊评价矩阵,利用BP人工神经网络处理数据,较客观地对绿色施工进行评价。最后将此评价模型应用于实例,取得了令人满意的结果。     

基于人工神经网络的钢管销售预测

利用人工神经网络对不规则的、非线性的钢管销售系统进行模拟,通过BP算法,建立钢管销售预测模型.结果表明.基于人工神经网络进行钢管销售预测,可以较好反应出销售量的变化趋势,得到更为精确的预测结果.     

基于BP人工神经网络的快速工程估算研究综述

我国建筑行业发展长期受到"三超"现象困扰,因此近年来如何通过成本管理合理预测工程造价成为现阶段建筑行业的主流思想.有越来越多的研究希望通过人工神经网络模型应用于工程造价估算来达到合理建模,快速估价的目的.为了明确人工神经网络估算模型在工程估算中的应用和发展前景,需要对相关文献进行综述和梳理.首先,先从应用最广泛的BP神经网络估算模型入手,分析该BP神经网络模型应用过程中的优缺点,并对现有解决方法进行综述.其中讨论了通过强弱耦合弥补BP模型应用缺陷以及选取其他常见模型应用于工程估算,如:RBF神经网络模型、模糊神经网络模型.最后,我们对人工神经网络的研究前景进行展望,为实现工程造价智能化奠定了基础.     

企业风险管理模式的演进与创新——一种价值链视角

企业风险管理是关系企业发展战略,贯穿企业成长全过程的战略性的动态管理活动。其经历了从财务模式到平模式的演进,本文在评价财务风险管理模式优缺点的基础上,分析了平衡风险管理模式的创新与不足,并运用价值链理论创建了新的风险管理模式——基于价值链的风险管理平衡模式。     

基于LM-BP算法的轨道交通客流短时预测

BP神经网络是当前比较常用的人工神经网络,针对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢等缺陷,将LM算法引入到BP神经网络中,以改进BP神经网络在预测时的训练过程,并利用轨道交通客流的时间序列对其有效性进行验证,结果证明该方法对轨道交通客流的短时预测有着更高的准确度和精度。     

改进BP神经网络的研究及应用

人工神经网络具有强大的非线性映射能力,已经被应用于模式识别、智能控制、图像处理以及时间序列分析等各种领域。本文针对BP算法的不足,提出了BP算法的启发式改进,通过对遗传神经网络模型及其算法进行分析和研究,针对遗传算法的主要缺陷介绍了一种常用的改进类型。     

基于BP网络预测模型偏差控制的优化

文章介绍了人工神经网络的理论基础以及算法特点,针对BP网络存在的易陷入局部最优、以及收敛速度慢问题。根据误差是否降低从而对网络权值的修正量进行调整,达到改善收敛速度的目的,从而提高BP网络摆脱局部最优能力。     

改进BP神经网络在预测房地产价格指数中的应用

要对非线性趋势房地产价格指数进行预测,就必须利用模拟非线性的模型,采用BP人工神经网络的改进算法,建立了基于BP神经网络的房地产价格指数预测模型。结果表明:该模型预测精度较高,能较好地反映房地产价格指数内在变化规律。     

人工神经网络用于短期电力负荷预测网络结构初探

目前,在电力系统短期负荷预测的手段中,已由人工预测方式逐步被软件预测方式所代替.BP人工神经网络是最常用的建立负荷预测模型的工具之一,文章对建立电力负荷BP神经网络预测模型(网络结构)进行了讨论.     

基于BP人工神经网络的供应商评价研究

供应商评价的最终目的是为了让企业选择值得信赖的供应商作为合作伙伴,从而在激烈的竞争中构建高效的供应链体系。本文构建了一种基于BP人工神经网络原理的企业供应商的评价模型,以MATLAB软件为平台进行学习,提高了供应商选择过程的客观性。     

基于BP神经网络的制造企业精益供应链协同风险评价研究

建立了精益供应链协同风险评价指标体系,并运用BP神经网络方法进行协同风险评价,为制造企业精益供应链协同风险的评价提供理论指导。     

基于BP神经网络的物流项目风险评估

风险评估是项目风险管理过程中最困难、最耗时的一个过程,采用BP神经网络技术建立了风险评估模型：并通过神经网络工具箱训练该网络模型,对物流项目风险进行评估。经测试数据验证,结果比较准确,具有广泛的实用性。     

人工神经网络用于短期电力负荷预测网络结构初探

目前,在电力系统短期负荷预测的手段中,已由人工预测方式逐步被软件预测方式所代替。BP人工神经网络是最常用的建立负荷预测模型的工具之一,文章对建立电力负荷BP神经网络预测模型（网络结构）进行了讨论。     

基于平衡记分卡和BP神经网络的供应链绩效评价

利用平衡记分卡法,从供应链业务流程、财务、客户、学习及发展四个方面建立绩效评价指标体系,并应用BP神经网络的方法对供应链的绩效进行综合评价,最后通过M ATLAB在计算机上进行实现并给出实例。     

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。     

基于BP神经网络的项目风险评估

风险评估是项目风险管理过程中最困难、最耗时的一个过程,论文给出了项目风险评估的基本流程和评价方法,采用模拟生物神经元基本功能的BP神经网络技术建立了风险评估模型;并通过matlab神经网络工具箱学习训练该网络模型。经测试数据验证,结果比较准确,具有广泛的实用性。     

电力企业信息安全风险评估模型研究

以信息安全管理标准ISO17799的规定为基础构建了电力企业信息安全风险评估指标体系,运用熵权法确定评价指标权重,并以此作为BP神经网络输入的初始权重,提出了BP神经网络信息安全风险评估模型,仿真结果显示,评价结果是令人满意的。     

气体检测系统中BP神经网络的设计与实现

在简要概述气体检测系统原理的基础上,分析了BP神经网络模式识别的特性和结构,阐述了一种基于人工神经网络的混合气体检测方法。分析并研究了气体检测系统中BP神经网络结构的设计方法,构建了基于Matlab的BP网络模型,并实现了对CO、H2S和CH4三种混合气体的定性定量检测。     

BP神经网络参数设定及应用

针对当前广泛应用的人工神经网络,介绍了BP神经网络的工作原理以及影响因素.在此基础上,简单地说明了BP神经网络的应用,并在MATLAB环境下,对影响BP神经网络工作的参数取值问题作出分析.