基于神经网络的企业供应物流系统评价研究

结合企业物流系统的特点,运用供应物流系统评价方法,构建了企业供应物流系统评价指标体系。建立企业供应物流系统绩效评价的BP神经网络,通过对该神经网络的训练与仿真,证明该评价方法可行可靠。     

基于神经网络的企业供应物流系统评价研究

结合企业物流系统的特点,运用供应物流系统评价方法,构建了企业供应物流系统评价指标体系.建立企业供应物流系统绩效评价的BP神经网络,通过对该神经网络的训练与仿真,证明该评价方法可行可靠.     

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。     

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。     

多指标综合评价的神经网络方法

文章利用神经网络建立了多指标综合评价模型,采用隶属函数对评价指标进行了描述。运用BP神经网络的自学习、自适应、自组织功能,在输入评价指标后网络将输出最终的系统目标评价值,达到精确评价和最优决策的目的。最后,以实例验证了这种方法的准确性和可操作性。     

基于指标体系的军队物资保障能力评价

根据军队物资保障系统的任务,依照评价指标体系的制定原则,建立了军队物资保障能力指标体系,研究了物资保障能力评价的BP网络模型。用实例对物资保障能力进行了综合评价。该指标体系设计合理,由二级BP神经网络构成的评价模型,训练收敛快,评价一致性好,能满足物资保障能力评价的要求。     

企业创新能力的BP神经网络评价研究

论述了BP神经网络模型的原理，在此基础之上，应用B神经网络模型对企业创新能力进行评价。模型建立之前对相关评价指标进行了归一化处理，使其更好的适用于BP神经网络评价模型。最后通过实例验证该评价模型的可行性与准确性。     

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。     

BP神经网络在企业绩效评价中的应用

当今的企业绩效评价方法已经不适用于企业的发展,为了建立企业绩效综合评价模型,在由基本的财务指标构成的财务分析体系基础上,将BP神经网络应用于绩效综合评价中,以企业历史数据作为BP神经网络的训练样本,用训练好的BP网络评价企业当期各方面的绩效,能达到令人满意的评价效果。     

基于BP神经网络的我国各省份高新技术产业化指数评价

本文利用科技部评价高新技术产业化指数的指标,采用BP神经网络建立了我国各省份高新技术产业化指数评价模型,并采用2006年我国各省份的高新技术相关统计数据对网络进行了训练。经过训练后的BP网络能够在不需要主观确定各评价指标权重的情况下,较为客观准确地评价各地区高新技术产业化发展情况。     

人工神经网络在经济预测中的应用

研究了人工神经网络在经济预测中的应用问题,探讨了人工神经网络的时间序列预测方法。该方法采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATLAB下神经网络工具箱作为开发工具。文中提出了一种基于BP网络时序预测通用方法,并通过实例验证了该方法的预测精度明显高于灰色系统预测方法。为了消除单一神经网络预测模型的系统偏差,探讨了组合神经网络时序预测方法;并用实例验证了组合神经网络比单一神经网络的预测精度高。     

城市生态交通系统评价

基于交通网络、交通体系完善性、交通环境、交通景观和交通文化五个方面提出城市生态交通协同理论体系,以既有的城市交通系统可持续发展评价指标体系为基础,构建了一套城市生态交通评价指标体系。基于BP神经网络建立一个三层的城市生态交通评价模型,选取sigmoid函数作为评价模型的传递函数,traingdx作为训练函数,隐含层单元数确定为16。根据收集到的9个城市生态交通评价指标数据,选取其中5个城市数据作为评价模型的学习样本,建立城市生态交通系统BP神经网络评价模型,并对另外4个城市数据进行一般性检验,验证了BP神经网络在城市生态交通系统评价中的准确性与适用性。     

基于改进BP神经网络的商业银行客户信用评价

本文在分析影响商业银行客户信用因素的基础上,建立了一套适用于商业银行客户信用评价的指标体系,采用BP神经网络建立商业银行客户信用评价模型,用遗传算法优化BP神经网络的连接权重和阈值,解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题,两者结合,实现了优势互补。实例研究表明,评价值与实际值相差较小,遗传神经网络的评价结果是令人满意的。     

基于BP神经网络的项目社会后评价方法研究

为了提高大型项目综合评价的科学性、客观性以及时效性,本文提出了基于BP神经网络的项目社会后综合评价模型,用以对大型社会项目的综合评价;并以广东省某大型水利项目为例,实证分析该方法对项目社会后评价具有较好的一致性,证明了以BP神经网络模型为基础建立的项目社会后评价模型,对社会大型项目进行社会后综合评价方法具有一定的可行性。     

基于神经网络融合技术的BP算法研究

BP神经网络方法数据可并行处理,该方法处理信息能力强,自身具有学习、联想和记忆的能力,避免了传统方法的局限性与专家评价的主观随意性,以及由于数据来源的单一导致的评价模型与评价对象之间不客观的简化;但它也存在网络的训练时间过长、易陷入局部极小值、完全不能训练等缺点。本文提出的神经网络融合技术算法是利用主成分分析法、粒子群算法与BP算法相融合,克服了BP算法的训练时间长、易陷入局部极小值的缺点,并在模型的确定和收敛性上给出了理论证明。     

粒子群优化神经网络在财务困境分析中的应用

目前BP神经网络已经成功用于公司财务分析与预测,但神经网络采用了传统梯度下降探索法致使BP神经网络存在着收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,对应用效果造成了不良影响.本文提出通过改进粒子群全局搜索算法对BP网络进行训练.既保留了神经网络原有的优点,又克服了传统训练方法的缺陷.实证表明,该方法预测结果优于传统神经网络模型.     

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BP人工神经网络的绿色施工评价方法研究

在阐明绿色施工概念的基础上构建了绿色施工的评价指标体系.概括介绍了基于人工神经网络评价方法的基本原理,并分析了该方法应用于绿色施工评价的优越性.详细论述了基于BP人工神经网络的绿色施工评价模型的建立过程,包括神经网络的建立、学习训练,以及结果的检验等.将该模型应用于上海某工程的绿色施工评价,取得了令人满意的结果.     

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。     

基于人工神经网络的物流中心选址决策模型研究

物流中心选址在整个物流系统规划中占有十分重要的位置,需要决策者综合考虑多个因素。本文根据物流环境、生产能力和经济效益三方面组成的10个评价指标和单因素评价标准,应用BP神经网络方法对某市物流中心选址进行决策研究。根据单因素评价标准生成足够多用于神经网络建模用的训练样本、检验样本和测试样本,用检验样本实时监控训练过程以避免出现“过训练”现象,建立可靠的BP模型。示例计算结果表明：与多级模糊综合评价方法相比,本文建立的BP神经网络决策模型具有定量分析和比较精细、客观的特点,在物流中心选址决策研究中具有较好的应用价值。