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。     

基于改进型BP神经网络模型的机场物流吐量预测研究

对BP神经网络模型进行了改进，并用于机场物流吞吐量的预测，通过运用桂林机场的实际数据进行检验分析，证明改进后的模型在对机场物流吞吐量和旅客吞吐量的预测上均具有较高的准确性和敏捷性。     

基于BP网的手写数字符号识别

探讨了一种手写数字符号的识别方法，采用BP神经网络。利用其良好的监督学习功能进行识别．结合提取的降维数字符号特征，能较好地识别出手写的数字符号．实验结果表明。该方法简单且有较高的识别率．     

上市公司财务失败预测模型的预测能力比较

通过实证分析，建立了判别分析模型、主成分模型、主成分逻辑回归模型以及基于快速BP算法的ANN仿真模型四种财务失败预测模型，并对它们的预测能力进行了比较。结果表明，这四种方法都可以用来进行财务失败预测，但预测的效果是有差异的，基于快速BP算法的”州仿真模型是最有效的一种方法。     

基于BP神经网络及Pearson相关系数的风机发电机轴承温升故障诊断研究

发电机轴承温升高是直驱风力发电机频发的故障,易导致风机长时间停机,维修难度大,造成设备重大损失。通过建立基于BP神经网络和Pearson相关系数的发电机轴承温升故障诊断模型,并以湖北荆门某风电场为例,试验结果表明:该方法能够较准确预测风机发电机轴承温升变化,通过将温度预测值与正常工况下的温度值进行误差对比,判断发电机是否处于正常工状,实现发电机潜在故障的预警,为风力发电机的故障诊断提供了一种切实可行的方法。     

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。     

BP神经网络在我国人身保费收入中的应用研究

在提出和分析一套比较完整的人身保费收入指标体系基础上,采用我国1989￣2005年的实际经济年度数据,利用动量法和学习率自适应调整的BP算法对我国人身保险费收入进行拟合及测试(预测)分析。结果表明,与计量经济模型相比,神经网络模型具有更高的测试(预测)精度,平均相对误差为0.69%。最后通过相关度和影响度分析,强化了该模型应用价值。     

一种基于神经网络模型的在线修正优化控制

文章针对采用离线的批处理方法进行学习训练的神经网络模型,当训练样本较大时,因学习时间冗长,不能进行在线修正的问题,提出了一种在线学习方法。     

基于BP神经网络的水环境承载力评价

在充分理解水环境承载力概念的基础上,选取水环境承载力评价指标,确定分级评价标准,引入神经网络理论,构建了3层BP神经网络评价模型,并将其应用于山西省2004年、2010年水环境承载力评价;结果表明,山西省2004年、2010年水环境承载力处于弱承载状态;建立的评价模型结构简单、计算简便,具有很好的适用性。     

基于BP神经网络的商品流通规模预警研究

现阶段,通过运用一系列的统计指标和科学方法对商品流通规模进行预警研究,并通过预警系统及时预报警情,为有关部门实施有效调控提供参考,已经成为国民经济持续、稳定和协调发展的必要条件之一。由于影响商品流通规模预警指标的因素具有多样性和复杂性的特点,通过神经网络的方法能较好地描述各个预警指标之间的关系而不需要确定的函数形式,从而可以克服许多传统的经济预警方法对非线性数据的拟合和预测的准确度不高的问题,因此,可以将BP神经网络方法引入商品流通规模预警研究中。