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.     

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。     

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。     

BP神经网络在新型胶凝材料开发中的应用研究

在进行新型胶凝材料开发的试验中,为减少试验数量使用正交试验法进行研究。但正交试验有其缺陷性存在,即在数据分析时无法进行更详细的试验配比分析。因此,在开展了新型胶凝材料开发的正交试验后,再采用BP神经网络进行样本强度的学习训练,用以建立试验配比与强度之间的模型。通过大批量的探索实验,证明了BP神经网络在节省物力和人力的同时,可以显著的提高试验的工作效率。     

BP神经网络在水电工程移民安置后评价中的应用

水电工程移民安置效果的正确评价具有重要的现实意义。本文应用BP神经网络对水电工程移民安置进行后评价,避免了指标权重确定的主观因素,保证了评价结果的客观性和准确性。     

GA －BP 神经网络模型在地区工业技术创新能力评价中的应用

针对当前技术创新能力评价方法大多建立在线性模型的基础上,且技术创新能力影响因素较多,可能存在多重共线性的缺陷,本文提出了遗传算法优化的BP神经网络模型。GA－BP神经网络模型在以下几方面做出了改进：①利用了神经网络强大的非线性关系映射能力,避免了传统线性模型的缺陷。②利用遗传算法对评价指标进行了降维,去除了多重共线性。③使用遗传算法从全局搜寻BP神经网络权值和阀值向量,优化了BP神经网络模型,避免了BP神经网络由于使用梯度下降算法,容易陷入局部最优解的缺陷。本文最后选取2008～2013年全国31个省市规模以上工业企业技术创新能力124条数据作为训练样本,31条数据作为测试样本,分别测试遗传算法优化的BP神经网络和未优化的BP神经网络,测试结果显示遗传算法优化的BP神经网络模型预测准确率高于未优化的BP神经网络模型。     

BP 神经网络在窑外分解窑优化控制中的应用

利用 BP神经网络逼近任意非线性函数的功能代替专家系统中的推理机 ,以比推理机更快的速度得到优化控制输出 ,这对于水泥窑一类复杂控制对象的适时控制具有很好的实用价值。通过仿真实验 ,表明 BP神经网络对水泥窑的优化控制规则有很好的记忆功能和泛化功能 ,为水泥窑一类复杂控制对象的优化控制提供了新的方法和思路。     

神经网络PID控制器在温度控制中的应用

采用计算机技术,能够方便地将神经网络PID控制器应用于实际工业过程中。在介绍基于对角递归神经网络辨识的PID控制器结构及学习算法的基础上,采用PCS-B型过程控制系统实验装置,以MCGS组态软件为运行平台,对加热器温度控制系统进行了实验研究。实验结果表明,通过神经网络PID控制策略组态,能够在线调整PID控制器参数,在温度控制实验中获得了满意的控制效果。     

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。     

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。     

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。     

厦门大学研制新型酯化反应催化剂

厦门大学经过多年研究,研制出一种用于酯化反应的新型催化剂。该催化剂的优点是：在制备和应用过程中,几乎没有“三废”排放,不会腐蚀设备;在合成对苯二甲酸二异辛酯及其他催化酯化过程中,催化剂用量低于0．3％;单元催化酯化时间短,在回流温度下约需5h,为一般催化剂的1／4～1／2;稳定性佳,不易中毒,对试剂原材料要求不高。     

基于改进BP神经网络的企业盈利能力测评模型及应用

针对传统企业盈利能力测评方法的局限性,介绍了BP神经网络的的模型方法,在此基础上构建了基于改进BP神经网络的企业盈利能力测评模型,并通过具体实例测试证明了该模型的仿真结果比较可靠,测评精度高,具有很强的使用价值.     

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。     

改进BP算法在旋转机械故障诊断中的应用

针对BP算法在神经网络诊断中表现出来的学习收敛速度慢、易于陷入局部最小点等局限性，用改进BP算法一有弹回的BP算法，对转子试验台模拟几种常见的故障进行诊断研究，从中得出结论：将代表故障的信息输入训练好的神经网络后，由输出的结果，便可以判断发生故障的类型。此外，有弹回的BP算法大大地提高了网络收敛速度和稳定性，更能满足实时在线诊断的要求。     

厦大推出新型酯化反应催化剂

厦门大学经过多年研究,日前研制出一种用于酯化反应的新型催化剂。 该催化剂的优点是：在制备和应用过程中,几乎没有“三废”排放,不会腐蚀设备;在合成对苯二甲酸二异辛酯及其他催化酯化过程中,用量低于0．3%;单元催化酯化的时间短,在回流温度下约需5小时,为一般催化剂的1／4至1／2;稳定性佳,不易中毒,对试剂原材料要求不高。使用该催化剂,在对苯二甲酸（TPA）的催化酯化过程中,TPA的利用率几乎可达100％,过量的异辛醇可全部回收再利用,反应产物为浅黄色液体,其酸值在0．5毫克／克以下。该产品还可用作其他脂肪酸、芳香酸的酯化反应高效催化剂。     

基于BP神经网络的董事会治理绩效计量研究

以董事会能力为目标,选择BP神经网络法为计量方法,通过分别构建董事会结构特征、运作特征、激励特征以及人口学特征的计量指标体系,研究董事会治理绩效的计量问题,弥补了公司治理理论在董事会治理绩效计量方面的不足.     

3P神经网络在颜色空间转换中的应用

色彩管理在彩色印刷中对印品质量起着非常关键的作用,而颜色空间转换又是其中尤为重要的组成部分。近年来业内人士采用诸多方法对颜色空间转换进行了研究。本文从理论基础和建模过程两方面对基于BP神经网络的颜色空间转换方法进行了系统研究,并以三维查找表法为对象对其进行了模拟对比分析。研究表明：基于BP神经网络的颜色空间转换方法理论简单,建模方便快捷,适应性强,易于推广。但目前其建模精度稍低。可以预见,随着建模方法的改进,该方法用于颜色空间转换将会有广阔的发展空间。     

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.