改进的人工神经网络方法在农业现代化综合评价中的应用

该文将因子分析的方法引入人工神经网络,运用于农业现代化多指标综合评价,克服了人工神经网络在多指标情况下预测精度降低的不足,为农业现代化综合评价的研究方法提出了新的思路。     

基于神经网络的天津市城市化水平分析及预测

针对一般城市化水平分析只侧重人口指标测定的不足,在比较了灰色预测与神经网络预测优劣的基础上,以天津市为例,采用误差逆传播人工神经网络(简称BP神经网络)方法对人口、产业以及人居环境三项城市化水平指标做出短期预测,在与北京、上海等城市的同一指标的比较后得出天津市当前及未来的城市化综合发展指标,并据此提出了相关建议。     

企业人力资源结构的神经网络预测

以企业人力资源结构为研究对象,将企业人力资源分为管理人员、科技人员和普通员工,根据这三类人员的影响因素,采用人工神经网络理论建立了预测模型,并以中国船舶重工集团公司为实例,对其人力资源结构进行了预测。结果表明,相对误差较小,预测精度达到了要求。     

基于灰色BP神经网络的员工需求预测

人员配置直接影响企业的生产经营活动,一份科学合理的员工需求预测对企业的作用不言而喻。以某制造业为研究对象,搜集整理2005—2017年数据。利用SPSS做相关性分析,选取固定资产、开发支出等6项员工需求影响因素。运用灰色BP神经网络理论,预测未来3年员工需求。结果表明：灰色BP神经网络比灰色预测模型具有更高的精确度;虽然灰色BP神经网络具有较高的精确度,但其结果受参数影响较大,如何确定参数则是未来研究的一个方向;灰色BP神经网络的预测结果对企业招聘、员工关系管理等模块具有一定的指导意义。     

人工神经网络在湖北省地区生产总值拟和中的应用

在“十二五”背景下,湖北省作为华中地区的重要省份,发挥着不可替代的作用。地区生产总值是衡量一个省份综合经济水平的重要因素,从而备受关注。神经网络,作为复杂非线性数据处理的方法之一,相比于传统的回归分析对多元非线性关系的拟合效果更好。因而本文借助人工神经网络对湖北省的地区生产总值进行了拟合,发现,进出口、地方一般预算收入、工业总产值、投资等对其影响较大,且检验组的误差均在5%以内,拟合效果较好,另外这与凯恩斯的理论也是相符合的。本文在此基础上提出了相应的政策建议,如保持投资增长力度,调整地方收入的流向,调整政府支出比例等。     

神经网络在股市预测中的应用——基于BP,RBF与GRNN

本文以个股江特电机(002176)250天实际收盘价作为样本,设计BP网络、RBF网络及GRNN网络,并对各种网络在股市预测中的应用进行了比较分析。     

BPANN在仪表线性化中的应用

讨论了传感器、仪表利用软件实现线性化的优点及反向逆传播人工神经网络(BPANN)的构成，研究了半导体热敏电阻(SCTR)线性化的BPANN方法，并用MATLAB具体实现，得到了SC—TR的线性特性．用插值法检验了该方法的有效性。     

入侵检测中人工神经网络对专家系统的优化

入侵检测系统是计算机网络安全系统的一个重要组成部分。目前,入侵检测技术主要分为两种:误用检测和异常检测,本文尝试通过结合二者的优点识别出黑客的入侵行为。     

工程项目风险预测模型

影响施工项目的各种不确定因素错综复杂,为了在工程项目实施前确定工程的最终工期和最终价格,提出DE-ANN预测模型,从而预测出工程的最终工期和最终价格.最后的实证研究表明了该预测体系的可靠性及有效性.     

食品机械故障的神经网络分析

提出了食品机械运行、故障、修理及经济性的神经网络分析,为食品机械运行技术管理、实时监控提供了智能化的科学手段。