建筑施工中控制工程结构裂缝的措施

通过调整混凝土混合物的配合比、重视垂直构件的分层离析现象、加强施工振捣、正确地控制水泥用量,控制混凝土收缩裂缝的产生。采取一系列的技术措施,充分认识碱骨料反应对结构开裂的潜在危险。应用人工神经网络技术,获取大体积混凝土温度场及时空变化规律,有效地监测混凝土内外温差的变化,防止混凝土产生有害裂缝。     

金融衍生证券的人工神经网络定价方法研究进展评述

近些年来,金融衍生证券的人工神经网络定价方法已经得到学术研究领域的高度关注和实际问题中的广泛应用。本文主要对国内外在这一研究领域所开展的主要工作及成果进行分析与评述;在此基础上,提出该研究领域的进一步研究方向。结论认为,非参数化的神经网络方法将成为解决金融衍生证券定价问题的重要途径;充分融合参数化定价方法的有用信息,将成为未来该领域研究的重要思路与方式。     

基于神经网络模型的上市公司财务危机预警研究

本文使用人工神经网络(ANN)建立财务危机预警模型,用以测试模型预测上市公司发生财务危机的准确率。模型使用的样本包括110家上市公司的财务指标,其中77家公司作为训练集,33家公司作为测试集。在数据挖掘软件Rapidminer 6.1上构建模型,得到神经网络的总体预测准确率为90.91%。研究表明,人工神经网络具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力,因此是一种非常好的预测财务危机的模型,在企业财务危机预警方面有着很好的应用前景。     

区域对流层延迟改正模型研究

本文利用探空数据和CORS基站观测数据,提出了一种BP神经网络的与Hopfield模型结合,得到对流层延迟融合模型HBPF。将所建融合模型与GAMIT解算结果进行对比,证明HBPF模型是可靠的,而且是高精度的。     

一类改进BP神经网络模型的应用研究

本文在分析遗传算法和BP神经网络算法特点的基础上,建立了基于GA-BP的装备配件需求数量预测模型,并作了实例分析,表明装备配件需求预测模型的有效性和实用性。所给出的模型为装备配件及相关材料需求量的预测分析提供了一条新途径。     

人工神经网络在财务管理领域运用的研究概况

人工神经网络良好的泛化能力使其在模式识别、分类预测等方面具有很多优势。近年来,人工神经网络已广泛运用于企业财务管理领域,其研究文献也逐年增多。通过文献研究,本文梳理和总结了人工神经网络在财务管理领域运用的研究概况。     

电力市场环境下的负荷预测研究

随着电力市场改革的逐渐深入,负荷预测是电力市场的基础,对其准确性的要求更为重要。文章系统地综述了负荷预测的分类、负荷模型、负荷预测的方法和其发展动态,并且分析了在电力市场环境下对负荷预测的新要求。     

基于BP人工神经网络的供应商评价研究

供应商评价的最终目的是为了让企业选择值得信赖的供应商作为合作伙伴,从而在激烈的竞争中构建高效的供应链体系。本文构建了一种基于BP人工神经网络原理的企业供应商的评价模型,以MATLAB软件为平台进行学习,提高了供应商选择过程的客观性。     

基于BP人工神经网络的价值链风险的评价

通过对价值链管理深入研究,利用BP人工神经网络对价值链风险管理进行评价,采用专家评分法,获得实际的数据,对模型进行仿真和测试,证实价值链风险管理的指标体系的实用性和BP人工神经网络模型的价值。     

基于BP人工神经网络的中国金融风险预警模型分析

本文采用BP人工神经网络构建非线性系统模型,解决了传统模型难以处理高度非线性问题和自适应能力差的困难,通过对金融风险运行处于风险状态,并对此提出了相关政策建议.