国外财务危机预警模型研究的比较分析

企业存在的目的和价值就是用其所拥有或控制的经济资源去创造更大的财富，实现其资产的不断增值。但是企业经营过程中的诸多因素却可能使企业陷入财务危机，甚至走向破产。因而，能否成功预测并化解财务危机，不但关系到企业自身的存续，而且对于企业的各利害关系方都具有重大的意义。本文对现有的各种财务危机预警模型进行了尽可能全面的对比分析和评价，希望能够为建立适用于我国企业的财务危机预警机制提供线索。     

城市需水的智能预测方法研究

选取对城市用水影响较大的因素作为预测指标,通过HP滤波分析其指标及用水量的趋势成分及波动成分。应用多元线性回归法对趋势性成分进行模拟,应用模糊神经网络对波动性成分进行网络训练,以获得城市需水的总预测值。以大连市1980~2000年用水及其相关因子为例建模,以2001~2007年指标对模型进行检验,预测了大连市2010、2020年的需水值,为城市水资源规划提供一定的理论支持。     

基于PCA-BPNN的膨胀土自由膨胀率预测

为了准确地对膨胀土进行分类,将主成分分析方法（PCA）和BP神经网络方法（BPNN）相结合,进行膨胀土自由膨胀率预测研究。首先,对影响自由膨胀率的几个物性指标数据进行主成分分析,得到主成分数据序列;然后,根据主成分数据序列建立输入样本并应用BP神经网络进行训练,得到PCA-BPNN预测结果,从而预测自由膨胀率。采用南阳膨胀土数据进行实例分析,结果表明,该模型比单一BP神经网络预测方法的效果更好。     

神经网络模型在预测BAF出水水质中的应用

采用BP神经网络模型对沈阳仙女河污水处理厂曝气生物滤池出水水质进行预测,将运行数据分为训练样本和测试样本,对神经网络模型的预测值和实测值进行t检验发现两者之间无显著差异,结果表明,神经网络模型可以对BAF处理系统的出水水质预测及运行管理提供参考。     

GPS高程拟合在宜春市城市防洪工程中的应用

介绍了GPS高程拟合的方法,给出了二维曲面拟合法和BP神经网络法的结构和算法,结合宜春市城市防洪工程中GPS测量与水准测量的实测数据,计算并分析了两种方法的精度情况,使得GPS高程拟合在宜春市城市防洪工程中得到有效的应用.     

BP神经网络模型在防潮标准比选中的应用

根据规范要求并结合天津市具体实际,拟定海堤的6个备选防潮标准,利用BP神经网络模型选取观景效果(以堤项高程衡量)、越浪量、工程投资与防潮效益4个指标作为网络的输入因子,计算各标准的效果值,根据计算结果推荐天津市重点海堤防潮标准为200年一遇潮位+100年一遏风.     

遗传-神经网络算法在水下隧道涌水量预测中的应用

水下隧道涌水问题受到多种因素的综合影响,具有非线性和高度复杂性。本文应用遗传算法和BP神经网络,结合工程实例,选用隧道围岩裂隙发育情况、上覆含水体富水性、上覆水压、隧道埋深、隧道围岩上覆相对隔水层强度和上覆基岩破碎带与隧道顶板的距离作为影响水下隧道涌水的主要因素,以调查的数据作为训练样本,使用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了水下隧道涌水量的遗传-神经网络预测模型,并进行了计算分析。结果表明:该模型收敛性能好,预测精度高,简单可行。该方法为水下隧道涌水量的预测提供了一条新思路。     

基于WNN和FRM模型的流域水文中长期预报

选取4个前期预报因子,以模糊识别模型对中长期水文现象进行拟合与预测,用小波神经网络计算预测模型权重,以相关系数大于0.90的回归方程作为拟合方程,对流域水文现象进行中长期预测计算与检验。结果表明:该方法具有一定的合理性和简便性。     

基于自相关分析的BP网络年径流预测模型及其应用

在目前利用BP神经网络进行径流预测的方法中,网络输入与输出的确定方法比较模糊,缺乏理论依据.鉴于此,提出通过对数据系列进行自相关性分析来确定网络结构的方法,此方法建立的BP网络预测模型应用于某电站的年径流预测.结果表明,该模型预测精度高,能够满足电站对径流预测的需要.     

地铁站深基坑土体力学参数反演分析

基于正交试验设计和FLAC3D建立的学习样本以及测试样本,通过工程现场获取的地铁站深基坑支护体系位移信息,在总结分析基坑变形受力特征的基础上,找出对地铁站深基坑变形起主要作用的因素,确定待反演土体力学参数,然后建立BP神经网络理论反演的参数同支护结构位移间潜在的映射关系。实例计算结果表明,利用BP神经网络的仿真预测功能实现地铁站深基坑土体力学参数反分析是较为准确可行的。