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。     

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,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。本文重点研究了BP神经网络的原理、算法及其应用。     

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。     

基于改进型BP神经网络的模型参考自适应控制系统

在常规BP神经网络模型参考自适应控制器基础上采用改进型BP神经网络作为辨识器和控制器,组成新的模型参考神经网络自适应控制系统,利用改进型BP神经网络的优点弥补传统自适应方法的不足,使系统具有更强的鲁棒性,收敛更快,逼近精度更高的优点。仿真结果表明,该系统比传统BP神经网络模型参考自适应系统具有更好的稳定性和更快的响应速度。     

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。     

基于一种改进BP神经网络算法的教学质量评价研究

在教学管理问题的研究中,针对教学质量评价的非线性特征以及教学质量评估体系中存在的诸多非定量的因素,建立教学质量评价的BP神经网络模型。评价模型对已有评价体系中的主观性因素进行量化,并利用神经网络的自学习,自适应及非线性逼近能力进行量化评价的计算。对模型中用到的BP算法和代数算法分别进行了理论上的分析和训练结果的对比,为教学质量评价模型提供了可行的解决方案。     

基于Matlab的BP神经网络在现金流量分析中的应用

本文应用BP神经网络方法的基本原理,以公司的现金流量因素状况为研究对象,建立了公司现金流量分析的神经网络模型,并进行了实证研究。     

基于BP神经网络的建筑工程估价模型研究

提出了基于BP神经网络的工程造价估测模型，以工程特征为参数，用历史数据，建立模型，并验证了BP精神网络模型在工程造价估测中的优良效果，结果显示，BP神经网络在这方面具有很好的应用前景。     

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。     

关于BP神经网络与TOC的工程造价预控的研究

随着市场经济竞争的激烈化,社会对工程管理水平的要求也越来越高。本文主要论述了基于BP神经网络和TOC理论基础上的工程造价预控重点问题,并提出了具体的设计策略,以期能够为相关的实践提供些许理论参考。     

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。     

关于BP神经网络与TOC的工程造价预控的研究

随着市场经济竞争的激烈化,社会对工程管理水平的要求也越来越高。本文主要论述了基于BP神经网络和TOC理论基础上的工程造价预控重点问题,并提出了具体的设计策略,以期能够为相关的实践提供些许理论参考。     

工程造价估算模型研究与基于层次分析法的BP神经网络模型应用

本文阐述了工程估算模型概念、分类,神经网络的基本概念、基本结构和算法原理,建立了基于层次分析法的BP神经网络的工程造价预测模型,并根据模型借助MATLAB神经网络工具箱对案例分析,对其具体应用过程作了阐述。研究表明使用BP神经网络来进行工程造价预测是完全可行的。     

基于BP神经网络的居民消费价格预测研究

价格指数是反映不同时期商品价格水平的变化方向、趋势和程度的经济指标。居民消费价格指数的预测对国家要做好价格政策的制定具有重要的意义,并且有数据表明居民价格指数呈现一种非线性不规则的变化形式,给预测工作带来了许多不便。近些年来兴起的人工神经网络,使得它在处理多变量耦合非线性函数关系中表现出了卓越的能力,在复杂非线性函数的建模中具有巨大的潜力。本文采用人工神经网络方法中的BP神经网络,建立预测模型,对消费价格指数进行预测。     

基于BP神经网络的物流需求量预测模型研究

本文利用神经网络理论，建立了时间序列对象的反向传播（back-propagation，BP）预测模型，运用于物流需求量预测。并通过实例分析，验证了本模型的科学性与正确性。     

基于BP神经网络的拱坝风险评价研究

拱坝坝高库大,环境条件复杂,又多处于高烈度地震区;一旦失事,后果不堪设想。不但会严重影响工农业生产、重创国民经济,而且会使人民生命财产遭受极大损失,产生恶劣的政治影响。因此,拱坝的风险分析与风险评价越来越受到力学界、坝工界、政府的高度重视和社会各界的广泛关注。利用神经网络的方法,研究具有拱坝风险评价问题,建立了基于BP神经网络的评价模型。     

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.     

基于粒子群优化BP神经网络的房价预测

针对房价预测问题,文章给出一种基于粒子群优化的BP神经网络算法,并利用该算法提出两种预测房屋销售价格指数的方法。对房屋销售价格月指数的时间序列预测,直接建立PSO-BP模型;而对年指数预测,首先选择房价影响因素进行因子分析,然后在此基础上建立PSO-BP模型。两种对房屋销售价格指数的PSO-BP模型预测结果与BP模型相比,其精度均有较大提高,收敛更快。     

基于LM算法BP神经网络的审计重大错报风险识别

本文根据1998～2009年期间,证监会、深交所、上交所公布的财务舞弊违规处罚意见,参照2006年1211号审计准则的规定构建了涵盖持续经营能力、融资能力、营运能力、重大关联交易、关键人员变动、内部控制环境等因素的重大错报风险识别模型。通过与Logistic算法重大错报风险识别模型预测结果进行对比,发现基于LM算法BP神经网络重大错报风险识别模型具备较高的识别准确率,具有更强的实用性。