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。     

基于神经网络的房地产投资项目风险评价模型研究

本文根据房地产投资项目风险自身的特性,利用改进的BP人工神经网络来研究房地产项目投资中的风险,将房地产风险量化,进行风险评价,并用实例进行了训练与分析,证实了该方法的可行性。该方法具有自组织与自适应等优点,克服了主观因素多的缺点,提高了评价的精确度,从而为管理者提供更为合理的参考依据,使投资决策更为科学。     

一种基于支持向量机的带钢表面缺陷识别方法

鉴于支持向量机（SVM）在小样本、高维模式分类中具有的优良分类性能,可以基于多分类支持向量机来检测带铜表面的缺陷。本文构造了一类有向无环图支持向量机（DAGSVM）,利用交叉验证进行了参数和模型的选取,对冷轧带钢中几种现场易出现的缺陷进行分类,并与BP神经网络进行比较分析。实验结果表明,这类基于SVM的算法识别效率较高,较好地解决了小样本学习问题,避免了BP神经网络出现的过学习、收敛速度慢、泛化能力弱等缺点,可有效地应用于带铜表面缺陷检测。     

基于DEA和BP神经网络的城市物流能力评价研究

本文提出DEA和BP神经网络组合模型的新方法和建立了城市物流能力识别的指标体系,对12个城市物流能力进行评价与分析,并探讨了不同规模收益情况下,各个城市应该如何决策应对改善现有情况,为各城市物流发展提供了决策依据而且为评价其他城市的物流能力提供了简便的方法。     

BP神经网络算法的改进及在人侵检测中的应用

BP算法是神经网络众多算法中应用最为广泛的一种,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用。针对BP算法的缺陷,提出了几点改进措施。     

我国农产品价格指数短期预测——基于时间序列分解的分析

对农产品价格指数作出准确预测,是政府合理制定宏观经济政策的前提。本文对我国2003年1月至2011年5月农产品价格指数序列进行季节调整后,运用时间序列分解模型对农产品价格指数进行了短期预测。本文预测结果显示,短期内我国农产品价格指数仍呈上升趋势。     

UPF算法在OFDM时变信道估计中的应用

为了提高正交频分复用（OFDM）系统中时变信道估计的精度和系统性能,提出一种利 用无迹粒子滤波（UPF）算法的OFDM时变信道估计方法。该方法首先将OFDM系统时变信道建 模为具有动态特性的状态方程,然后利用UPF算法,结合接收信号动态地估计信道状态。仿 真结果表明：在高斯和非高斯环境下,所提的方法均可以获得比采用传统粒子滤波（PF）算 法的信道估计方法更高的估计精度和更好的系统性能,因此适用于实际系统。     

BP神经网络模型在沪深300指数预测中的应用

文章探讨了神经网络模型在股指预测方面的应用,通过引入宏观经济因素,建立BP神经网络模型来对沪深300指数的走势进行中长期预测,运用MATLAB神经网络工具箱对BP模型预测的准确性和可行性进行了实证检验。     

中国金融周期的测度分析

2008年美国次贷危机引发全球金融和经济危机。危机前,传统的经济周期分析方法未能给出准确的预警信号。Borio在2014年“The Financial Cycle and Macroeconomics: What have we learnt”中研究表明,金融周期的峰值与金融危机密切相关,金融周期与经济周期的相互关系和...     

石油经济大事记

1日BP宣布,其全资子公司BP太阳能与中国新疆新能源股份有限公司已签订合资协议,双方将通过建立合资企业--碧辟新能源有限公司在中国开展太阳能光伏产品和系统的生产和营销.合资企业注册资本超过1000万美元,新疆新能源与BP太阳能分别持股51%和49%.此举被视为BP针对迅速扩展的中国光电市场做出的战略性决策.中国针对可再生能源的一系列优惠政策,是BP此时加大在华太阳能投资的重要原因之一.中国政府计划到2010年将国内太阳能光电市场的应用从2005年的2万千瓦提高至40万千瓦,到2020年国内市场达到1000万千瓦.碧辟新能源有限公司将主要侧重于中国偏远地区电力市场以及国内并网发电市场的开发.