基于BP网络方法的长江水质综合评价

水质综合评价因子权重的确定方法使得评价结果带有较强的主观性,神经网络方法则可以有效地排除主观因素的干扰。文章构造了一个多因子水质综合评价的3层BP网络模型,以溶解氧（DO）、高锰酸盐指数（CODMn）、氨氮（NH3N）为评价因子,对长江17个监测点的水质进行了综合评价。其中1个站点为Ⅰ类水质,7个站点为Ⅱ类水质,6个站点为Ⅲ类水质,2个站点为Ⅳ类水质,1个站点为Ⅴ类水质。     

梯度法在人工神经网络中的应用

本文介绍了人工神经网络的基本结构,采用梯度算法对人工神经网络中由非线性变换单元组成的前馈型网络公式进行了推导。     

基于BP神经网络的农村饮用水水源地水质评价

通过构建BP人工神经网络模型,进行训练识别,应用于评价水源地水质。结果表明：基于BP人工神经网络的农村饮用水水源地水质评价能够改善其他水源地水质评价方法带来的不足,较好地改善评价对全局性的寻优能力,做到合理全面地评价水源地水质。同时,模型反映出了水源地水质变化的复杂性和可模拟性,提高了对水源地水质评价的可靠性和有效性。     

基于BP神经网络的第三方物流企业客户满意度评价研究

客户对第三方物流业务的需求是物流企业生存发展的源泉。因此,对客户满意度评价的测度应作为物流企业发展战略的重要组成部分。文中在构建第三方物流企业客户满意度评价指标体系的基础上,采用了BP神经网络算法模型来对企业的客户满意度进行评价,经过对BP神经网络模型进行训练和对模型的泛化推广能力进行检验,证明BP神经网络模型可以对第三方物流企业客户满意度进行可行有效的评价。     

区域低碳创新系统综合评价研究——以长江经济带为例

区域低碳创新系统的构建是应对全球气候变化的有效区域响应机制。以长江经济带为研究对象,探讨其区域低碳创新系统的发展状况。结合经济发展、能源消耗、资源利用、技术创新以及碳排放及处理这五个方面,构建了客观、可行的长江经济带低碳创新系统综合评价指标体系,并应用BP神经网络模型对其进行综合评价。指出长江经济带11个省市的低碳创新系统发展的差异情况,提出相应的对策建议。     

基于BP神经网络的航班收入预测

用BP神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性,设计了具有成都-北京航线特点的、低成本的航班收入的BP神经网络预测模型。仿真表明,在该航班收入预测上应用BP网络预测方法不仅可行,而且有较高的精度。     

我国国防特色学科人才培养效果评价体系研究——基于FAHP-BP方法

加强国防学科建设作为高校培养新型国防科技人才的一个重要途径,如何科学有效的评估各国防特学学科人才培养效果成为亟待解决的问题.本文的研究构建了国防特色学科人才培养效果评估指标体系,并将模糊层次分析法与BP神经网络相结合的方法应用于国防特色人才培养效果评估.同时以第二批国防特色学科为例,对我国国防特色学科人才培养效果进行评价与分析.实验结果发现:不同高校之间的国防学科建设水平存在差异,且同一高校的不同学科建设之间存在明显不平衡的现象.基于评估结果,本文就国防特色学科发展提出相关建设性意见.     

基于BP神经网络算法的风电功率预测

针对风电功率的预测,从神经网络的训练仿真入手,综合运用BP神经网络、平均绝对误差MAE等多种方法,建立风电功率预测模型,运用Matlab和Excel软件编程,得到了后续7天中时隔5min和15min的风电功率预测趋势和时隔5min样本数据的预测误差水平相对于15min来说降低了6.349%等结果。     

基于遗传算法改进的BP神经网络在我国主要城市人居环境质量评价中的应用

文章试图在已有研究的基础上,综合考虑城市人居环境的内涵,在国内首次将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优相结合的改进神经网络模型应用在人居环境评价中,并对中国35个主要城市人居环境质量进行定量判定,揭示城市人居环境现状及各城市在国内人居环境中的相对水平。结果表明该模型取得了令人满意的结果,是一种有效的评价方法。     

BP神经网络在权证定价中的应用研究

采用BP神经网络方法,选取2006年4月15日前所有上市欧式权证作为研究对象,建立了权证定价的BP模型。其中,标的股价波动率是影响权证价值的一个重要变量,对所选14只权证的历史波动率和隐含波动率进行了估计,并将其同时作为BP模型的输入参数,以比较其影响。研究结果显示,不论是使用历史波动率还是隐含波动率,BP模型在定价精确度上均优于B-S模型;BP模型使用隐含波动率后,整体降低了与市价的误差。