基于LM-BP神经网络的高铁建设环境中短期影响综合评价研究

根据改进过的BP人工神经网络建立了高铁建设环境中短期影响的三层前馈神经网络综合评价模型。改进过的BP神经网络算法是在传统的算法的基础上使用LM算法,即梯度法和高斯一牛顿迭代法的结合,该种方法提高了收敛速度及精确度。根据既往已经开通运营的铁路项目对生态环境影响的深入调查和研究,建立了高铁建设环境中短期影响评价的指标体系。利用长益城际铁路作为实证,使用LM—BP神经网络模型得到的综合评价分值分别为0．372和0．223,表明该铁路建设对沿线环境的短期和中期影响分别为较小影响和极小影响,评价结果有效。该模型的应用可提高评价结果的客观性和准确性,为高速铁路的选线决策提供科学的评价方法。     

BP神经网络的LM算法及其对颗粒碰撞振动阻尼的预测

介绍了一种BP神经网络的改进Levenberg Marquardt(LM)算法原理,用这种方法对颗粒碰撞振动系统的阻尼进行了训练和仿真,并将此改进算法与传统算法进行比较.结果表明,该算法稳定、快捷,预测准确,适合应用于对实时性要求比较高的场合,且预测得到的模型与相关文献中的结果一致.     

基于改进BP网络的企业绩效评价研究

为解决传统企业绩效评价过程中主观、不确定指标因素影响评价精度导致可操作性差的问题,本文将BP神经网络用于企业绩效评价中,构造了一个估价模型。同时对BP逆向算法局部收敛的缺陷,通过应用变尺度法(DFP法)进行改进,加快了传统网络算法的收敛速度,提高了估算精度。计算实例表明该模型是可行、有效的。     

以模糊评判为基础的大学生素质BP神经网络模型

文章建立了大学生综合素质评价的指标体系,并利用模糊数学多级综合评价的原理,对大学生的综合素质进行模糊评判。同时,利用评判结果建立了误差反传的BP神经网络模型,并在该模型中引入非模糊评判的教师对,该模型克服了模糊评判时权重的不可改变性,实现了素质评价指标和大学生综合素质的非线性映射。计算结果表明:该神经网络模型具有一定的合理性和实用性。     

基于BP神经网络的建设工程造价预测方法

阐述了神经网络的基本概念、基本结构和算法原理,建立了基于BP神经网络的工程造价预测模型,并根据模型结合MATLAB神经网络工具箱对程序进行设计,最后通过案例分析对其具体应用作了详尽阐述。研究表明使用BP神经网络来进行工程造价预测是完全可行的。     

连续催化重整反应器结焦含量软测量

对连续催化重整反应器结焦含量软测量问题进行研究。首先从工艺机理分析出发 ,找出影响结焦含量的主要参数 ,初步确定软测量建模辅助变量 ,并采用 BP算法进行神经网络训练 ,建立结焦含量软测量模型。然后采用 PLS- BP算法重新训练 ,得到新的结焦含量软测量模型 ,以改进模型结构。最后对模型校正后在现场使用 ,结果表明测量结果令人满意     

基于MEA BP神经网络的封盒装置滑动轴承故障诊断方法

针对封盒装置滑动轴承在生产过程中故障率高、可靠性低的问题,课题组提出了一种基于思维进化算法（MEA）的BP神经网络滑动轴承故障诊断方法。该方法通过多次的趋同和异化操作,不断优化BP神经网络的初始权值和阀值,建立了基于MEA BP神经网络的滑动轴承故障诊断模型。利用样本集训练、测试和验证MEA BP故障诊断模型,结果表明MEA BP故障诊断法较未经优化的BP神经网络故障诊断法优势明显,能够较好地用于封盒装置滑动轴承的故障诊断,延长滑动轴承无故障使用时间。课题组的研究可提高包装企业生产效率。     

基于神经网络的研发项目选择方法

针对研发型项目建立了相应的多指标综合评价体系,并引入改进后的B-P神经网络模型算法对研发项目进行综合评价。为多项目选择提供依据,避免了项目选择过程中的主观影响和不确定性。     

基于优化BP神经网络的营销风险衡量与控制

营销风险是由营销环境等因素的不确定变化带来的,营销风险衡量是营销风险管理的核心。文章提出了基于改进BP神经网络的营销风险评价方法。这种方法的步骤包括建立营销风险评价指标体系,并进行FA指标处理;构建BP神经网络模型,以实例训练模型,并验证此方法的可行性。在此基础上,用概率法划分五个营销风险等级,并根据企业承受营销风险的能力及风险管理水平,采取相应的预警控制措施。     

计算机软件质量综合评判的人工神经网络模型

根据单指标评价标准，通过在规定的区间范围内随机取值生成足够多的训练样本、检验样本和测试样本，遵循误差反传（BP）网络建模基本原则和步骤，建立可靠、有效的软件质量综合评价模型，克服了物元模型、灰色模型等方法存在受人为因素影响及定性评价等缺陷．对6个模拟样本和8个实际软件的评价表明，本文提出的样本生成方法、建模过程能有效避免出现过训练和过拟合现象，建立的BP模型具有较好的泛化能力、可比性和客观性；各评价指标与软件质量等级之间存在明显的非线性关系，可靠性指标对软件质量等影响最大．     

基于串-并行计算BP网络拓扑结构的研究与实现

在传统ＢＰ网络拓扑结构及学习算法的理论分析基础上,提出了一种更接近人类大脑思维方式的采用串一并行计算构造的神经网络拓扑结构的方法：将样本特征三大问题中的“排序”问题的解决体现在网络的拓扑结构上,有效地提高了神经网络的学习速度和识别精度。     

基于快速BP算法的ANN模型在财务失败预测上的应用

对企业财务状况的正确判断关系着企业的生存和发展,因此建立合理的财务失败预测模型是财务研究的热点。在企业财务失败预测模型中引入基于快速BP算法的人工神经网络,克服了标准BP算法的不足,比Fisher判别分析模型有着更强的预测能力。     

基于功能分析的产品设计劳动量估算模型

文章对功能驱动的产品设计过程进行了分析，对影响设计工作量的主要因素的计算方法进行了定义，并在此基础上建立了产品设计工作量的神经网络预测模型。预测精度评价结果表明，这些因素定义和模型能够提供足够精确的预测。     

基于BP神经网络的中小企业信用评价研究

利用因子分析法建立了我国中小企业信用评价财务指标体系,据此构建了单隐层结构的BP神经网络,并以2006年100家ST和非ST上市公司为训练样本,详细考察了隐含层结构和网络训练函数对BP神经网络辨识性能的影响,最终得到了具有较快收敛速度和较高准确率的BP神经网络。在此基础上,以2006年财务数据为研究样本,对102家上市中小企业进行了信用评价。结果表明,各中小企业之间的信用评价结果存在较大的异质性,说明采用BP神经网络进行信用评价具有较高的可操作性。     

基于模糊优选和神经网络的保险企业经营风险预警系统构建

论述基于模糊优选和神经网络的保险企业经营风险预警方法的理论依据,阐述组成我国保险企业经营风险预警系统的三个重要环节:基于BP神经网络的风险预警指标预测子系统、基于模糊优选理论的风险测评子系统和基于模糊优选BP神经网络的风险报警子系统三个子系统的构建原理,并通过实例分析证明该方法有效、可行。     

高速铁路对沿线城市可达性影响的实证分析

在对交通发展与沿线城市可达性关系研究的基础上,基于城市可达性的理论,以石武高铁为例,分别运用加权平均旅行时间和广义加权旅行时间这两种评价方法构建模型,对高铁开通前后沿线城市的可达性指标值进行估计,定量分析了石武高铁对其沿线10个城市可达性的影响,论证了高铁对其沿线城市可达性影响的机理。研究认为,加权平均旅行时间法只考虑高铁在缩短旅行时间方面的因素,得到的估计结果说明了石武高铁的开通显著提升了沿线城市可达性水平,提高幅度约为40%;而广义加权旅行时间法除了考虑旅行时间方面的因素外,还考虑到高铁票价的因素,得到的估计结果说明票价因素使石武高铁对沿线城市可达性水平影响的显著程度降低了,可行性提高幅度降至18%左右;高铁可以通过实行淡季或非高峰期票价折扣来提高客座率。     

震灾网络舆情风险监测指标及其评估方法

为科学构建震灾网络舆情风险评估体系,在舆情监测指标构建基础上提出基于加速遗传算法的BP神经网络（AGABP）风险评估方法。依据网络舆情演化理论,围绕震灾网络舆情的物理属性和社会属性提出2个维度、4个二级指标和10个三级指标的震灾网络舆情风险监测指标体系。在评估方法上,针对常规评估系统对非线性、高维度和非正态评估问题的局限性,利用BP网络能够以任意均方差的精度逼近任意平方可积非线性连续函数的优势,将BP网络用于震灾网络舆情风险监测评估中,并用加速遗传算法（AGA）对BP网络参数进行优化,以解决常规BP网络存在训练速度慢和容易过早收敛的问题。通过随机样本数据对AGABP模型进行自学习训练,并用实际样本数据验证,结果表明：与BP神经网络、逻辑斯蒂曲线相比,本研究所构建的AGABP模型在收敛速度、评估准确度上有明显优势,能够用于震灾网络舆情风险管理实践中。     

基于熵值法的城市可持续发展评价模型

城市可持续发展应是一个城市经济发展、社会进步、环境支持三者保持高度和谐的过程。用熵值法能构造出经济发展、社会进步和环境支持指数三个复合指标,设计出评价城市可持续发展的可持续系数和协调系数。基于熵值法的城市可持续发展评价方法,合理地解决了评价中关于发展水平、速度和子系统协调性的关系,丰富了可持续发展评价问题的解决途径,实证研究的结果表明该评价方法是有效的。