北京新机场对周边区域交通影响的预测

机场作为重要的交通辐射中心,对周边交通网络具有重要的影响。在首都国际机场2006年—2015年连续时空尺度上的机场运行数据和周边交通网络数据的支撑下,根据北京新机场运行数据,引入神经网络预测模型,对北京新机场周边交通网络数据做出科学预测。结论如下:(1)交通网络与机场数据密切联系,机场周边交通网络不断完善;(2)近期的2025年和远期的2040年,交通网络逐步完善。北京新机场和首都国际机场协同运行,分享着客货流,双方的交通网络数据都会呈现先减后增的趋势。总体上,两机场协同运行的状况,将会改善北京交通压力,提高客货容量。交通网络承载力也大幅上涨;(3)2025年新机场大巴里程数约为1510.8km,道路总数约为176条,2040年新机场大巴里程数约1871.9km,道路总数约为187条;(4)新机场建设后周围道路建设规模和机场巴士规模可以平缓增加建设。     

我国经济与生态环境协调发展预警系统研究——基于因子分析和BP神经网络模型

生态环境是人类生存和经济社会发展的物质基础,随着我国经济的快速发展,经济与环境之间的矛盾日益突出,集中体现在经济发展过程中对资源的不合理利用及污染治理不足,加剧了资源的短缺和环境质量的恶化;环境的污染又对人类健康及经济的持续发展构成威胁。因此,经济社会的发展不可超过环境的承载能力,统筹经济与环境协调发展是人类必须坚持的绿色发展理念,     

P2P网贷个人信用风险评估模型研究——基于混合果蝇神经网络的方法

P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中软信息较多、硬信息缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过人人贷平台收集的样本数据进行实验验证。结果表明:改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力,是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。     

基于BP神经网络算法的技能人才模型建立研究

对影响技能人才数量的指标进行了文献调研与分析,选取了教育支出、固定资产投资、GDP指标作为BP神经网络的输入,确定了输入层、隐含层,对数据进行了分析,建立了系统模型,对算法进行了优化,并基于MATLAB对模型进行了仿真分析,仿真结果表明预测值与实际值误差较小.利用BP神经网络算法对技能人才需求进行模型建立,可以为政府决...     

基于深度学习的推荐系统研究

随着全球信息技术的迅猛发展,信息数据呈现出爆发式增长的趋势,如何从海量的数据中找出有价值的信息,是一个迫切需要解决的问题.推荐系统是解决这一问题的有效途径,而如何把深度学习这项技术融入推荐系统,是目前的研究热点.文章分析了传统的推荐系统存在的问题,提出了相应的解决方法和对策,使系统模型与用户的需求结合更加紧密,用户的满...     

高技术项目投资风险评价的研究

在对高技术项目投资风险因素分析的基础上,构造项目风险的评价指标体系,建立基于模糊数学和BP神经网络的项目风险评价模型,运用实例对BP神经网络进行了训练和检测,取得了较好的结果.该方法有利于技术创新的控制和创新项目投入的正确决策,提高企业稀缺技术资源的利用效率.     

基于主成分分析和BP神经网络算法的股权众筹风险评价研究

近年来,随着股权众筹的迅速发展,其在实际运作中风险评估和防范问题引起了人们的关注.基于此,本文首先利用主成分分析的方法构建了股权众筹风险评估指标体系,其次,利用BP神经网络以众投邦平台股权众筹项目为例进行了实证研究.结果显示:众筹风险评估指标体系由审核估值风险、发起人能力风险、项目本身风险、法律风险、经营风险、监管风险及流动性风险等七个指标构成;BP神经网络的方法在股权众筹风险评估方面是可行且有效的.研究结论可为我国股权众筹风险评估和防控及金融风险防控具有重要的理论及现实意义.     

中国经济与生态环境协调发展预警系统研究——基于因子分析和BP神经网络模型

统筹经济与环境协调发展是人类必须坚持的绿色发展理念。根据经济监测预警理论,利用因子分析和BP神经网络分别对经济与环境协调度进行测算和预测,构建中国经济与环境协调发展监测预警系统。预警结果表明,中国经济与环境复合系统总体呈不断协调发展的状况。     

基于BP神经网络的征地区片综合地价评估

文章提出了征地区片综合地价的BP神经网络系统的基本构造,并在充分考虑城市规划和生活水平对征地区片土地价格影响的基础上,对神经网络的评估系统进行了设计.给出了征地区片综合地价评估的指标体系及特征指标的量化计算公式.以雅安市雨城区最新的征地区片综合地价为基础,利用改进的BP神经网络模型对它们进行了训练和模拟,取得了良好的模拟结果,证明了ANN法用来测算征地区片综合地价的可行性和先进性.     

基于BP神经网络方法的城市土地生态安全评价——以广州市为例

选取18个指标构建城市土地生态安全评价指标体系,运用BP神经网络方法评价城市土地生态安全。研究结果:2006年及2007年广州市土地生态安全等级为Ⅲ,2008年安全等级为Ⅳ。研究结论:BP神经网络通过对历史数据的学习,能够实现城市土地生态安全评价,对探索城市土地生态安全评价方法具有重要意义。