基于BP神经网络模型的我国人口总量预测研究——源自人口增长与经济增长间复杂关系的视角

在人口预测领域，以人口增长与经济增长间相关关系为建模依据的时间序列经济模型已逐渐得到了应用。然而因其现实应用必须经过一系列严格的模型识别及参数估计与模型诊断过程才能实现，故而往往面临极大困难，这就为基于数据驱动式的“黑箱”建模思想而发展起来的神经网络建模方法的应用提供了必要。运用BP神经网络模型在这一领域进行的尝试性分析表明，其预测效果颇为理想。     

基于神经网络房地产价格指数的预测研究

研究表明,房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差反向传播算法的多层前馈网络(BP神经网络)和径向基函数(RBF)神经网络。首先利用BP神经网络对采集到的中国房地产价格指数进行训练和模拟,最后进行预测,并比较预测结果和真实值,发现误差比较大,一方面是因为选取的样本数据少,另一方面是因为BP神经网络本身具有缺陷。为了克服BP神经网络预测的缺陷,本文接着运用RBF神经网络对选取的数据进行训练和模拟,用训练好的网络来进行预测,得到的预测结果与真实值相比较,误差很小,而且RBF神经网络的运行速度要比BP神经网络快很多。经过比较可以得出RBF神经网络用于经济预测可以达到很好的效果。     

基于神经网络房地产价格指数的预测研究(续)

研究表明,房地产价格指数常表现为非线性,要对它进行预测就必须利用一种能模拟非线性的模型。从理论上讲,神经网络能够无限逼近非线性函数,所以本文便尝试采用神经网络模型作为预测的模型。本文具体运用的是基于误差反向传播算法的多层前馈网络(BP神经网络)和径向基函数(RBF)神经网络。首先利用BP神经网络对采集到的中国房地产价格指数进行训练和模拟,最后进行预测,并比较预测结果和真实值,发现误差比较大,一方面是因为选取的样本数据少,另一方面是因为BP神经网络本身具有缺陷。为了克服BP神经网络预测的缺陷,本文接着运用RBF神经网络对选取的数据进行训练和模拟,用训练好的网络来进行预测,得到的预测结果与真实值相比较,误差很小,而且RBF神经网络的运行速度要比BP神经网络快很多。经过比较可以得出RBF神经网络用于经济预测可以达到很好的效果。     

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。     

基于模拟退火遗传算法优化的BP网络在质量预测中的应用

翘曲量预测精度是注塑成形优化的难点。文章以某零件翘曲量为对象,选取注射温度、模具温度、保压压力、保压时间、注射速度等参数,进行数值模拟实验,建立BP神经网络的翘曲量预测模型。针对BP神经网络易陷入局部最优解的缺陷,设计一种基于模拟退火遗传算法优化的BP网络模型,与BP网络的预测精度对比。结果表明,基于模拟退火遗传算法优化的BP网络模型预测精度高于BP网络模型,同时加快收敛速度,增强全局搜索能力。     

基于EMD-BP神经网络的我国棉花期货价格预测方法研究

为提高非线性和非平稳性的棉花期货价格的预测能力,该文采用基于EMD的BP神经网络预测方法,对原始序列进行分解,产生多个平稳序列imf,然后对每个imf进行预测,把预测结果相加得到原序列的预测值。实验结果表明,基于EMD的BP神经网络预测方法优于单纯BP网络预测。     

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—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。     

基于时变系统的油田产量功能模拟预测

神经网络预测的优点是预测指标与影响因素指标的历史拟合好，微分模拟预测的特点则是预测过程中更加注重预测指标的自身变化趋势。两者有机结合，首先将微分模拟得到的油田产量与其影响因素的输入输出关系视为时变系统，再把BP神经网络引入到微分模拟参数识别中，建立具有时变特征的功能模拟预测新方法。该预测模型中的参数随时间变化，具有自适应性；能在神经网络训练过程中通过变学习率的方式解决其与微分模拟胶合过程可能出现的不收敛问题；对中长远预测有更好的效果。最后将这一新方法应用于国内某油田的产量预测中，经软件计算，预测结果与实际的吻合程度明显高于其它几种预测方法。     

基于BP神经网络模型的中国石油需求预测研究

石油需求量预测对编制石油产业发展规划具有重要意义。为了合理预测中国石油需求量,将1965—2014年中国国内生产总值、人口数量、产业结构及技术进步4个分量作为输入向量,石油需求量数据作为输出向量,建立中国石油需求预测的BP神经网络模型,利用Matlab软件的神经网络工具箱对BP神经网络模型反复训练,发现当隐含层节点数为17、学习率为0.1、训练次数为8次、训练精度为0.001时得到的效果最好。最后运用所确定的BP神经网络模型对2015—2024年中国石油需求数据进行了预测。     

基于改进粒子群算法的神经网络优化证券投资组合方法

采用人工神经网络对证券投资进行预测与分析的研究过程中,提高神经网络各个节点参数的优化能力是极其关键的。传统的神经网络存在学习速度慢、易陷入局部极小值、预测结果精度较低等缺点,一种玫进型粒子群（Improved Particle Swann Optimizer,IPSO）算法．可以优化BP（Back Propagation）神经网络．并将优化后的BP神经网络应用于优化证券投资组合中。实验结果表明：该研究方法能够在预测精度和稳定性方面明显优于传统的PSO—BP神经网络优化证券投资组合方法。     

基于蚁群BP神经网路算法的六维力传感器解耦研究

针对传统BP神经网络在六维力传感器解耦训练过程中,由于其初始参数的选取不确定性导致神经网络出现震 荡、收敛速度缓慢和陷入局部极值等问题,提出一种基于蚁群BP神经网络算法并应用于六维力传感器解耦研究。该算 法利用蚁群算法在种群寻优方面的优越性,通过局部和全局信息素更新相结合的方式更新信息素,提高蚁群算法搜索的 效率,为BP神经网络提供一组最优的训练初始参数,网络收敛速度得到很大地提高,同时局部极值和震荡等缺点也有一 定的改善。实验仿真结果表明,在六维力传感器神经网络模型训练过程中,达到同样的目标误差,基于蚁群BP神经网络 算法的迭代次数Ⅳ比传统算法少50%,运行时间r快60%。这说明蚁群BP种经网络算法在六维力传感器解耦研究中 有着很好的应用效果。     

基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现

BP神经网络由于它的学习能力和非线性特性,使其能够对非线性函数进行很好的逼近。通过对BP神经网络结构和MATLAB软件及其BP神经网络工具箱的应用研究,利用BP神经网络工具箱设计BP神经网络,用于对非线性函数的逼近,通过网络的训练、测试达到了预期的效果。     

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。     

党政机构微博在突发事件中传播效果的影响因素及策略

在分析铁路货运量预测方法的基础上，针对标准BP神经网络的不足，提出改进的BP神经网络预测模型。首先,利用动态陡度因子来改变激励函数的陡峭程度，以此来得到更好的激励函数响应特征以及更好的非线性表达能力；其次，利用附加动量因子，通过对以前经验的积累，既降低了神经网络对误差曲面的局部细节敏感特性，又较好的遏制了神经网络易于限于局部最小的缺陷；最后，采取改变学习率的方法，给定一个较大的学习率初始值，在学习的过程中学习率不断减小，网络最终趋于稳定。改进BP算法既可以得到更优的解，还能够缩短训练时间。利用全国铁路货运     

基于小波神经网络的油泵故障诊断

依据小波神经网络技术的各种优点，提出采用三层BP小波神经网络构造故障诊断模型，对油泵进行故障监测和诊断。该故障诊断方法对神经网络训练、故障特征参数提取和对应神经网络状态输出等均实现了数据库管理，对油泵多种常见故障取得了满意的诊断效果，不仅具有特征自动提取以及较强的自学习和自适应功能，而且操作维护简便。研究结果表明：信号的小波分析和神经网络识别的融合将为油泵状态监测与故障诊断系统的建立提供新的方法和更简便的途径；对油库安全维护与故障诊断具有重要意义。     

BP神经网络的大学毕业生就业信息分析——以辽宁工程技术大学为例

针对近年来中国大学毕业生就业难问题,采用BP神经网络对高校毕业生就业信息进行分析,并借助计算机对就业信息进行挖掘,以辽宁工程技术大学毕业生情况调查的数据为基础,通过实例验证,结果表明BP神经网络具有较高的预测精度和良好的泛化能力。BP神经网络对大学毕业生就业指导有着现实的意义。     

BP神经网络在心脏病检诊断中的应用

心脏病诊断就是对被检查者进行分类,分为心脏病患者和非心脏病患者,而人工神经网络模型BP算法的多层前馈网络模型能很好的处理分类问题。利用人工神经网络的函数逼近功能,建立输入到输出的关系函数,从而可以根据被检查者的指标判断其是否患有心脏病。     

利用神经网络完成码道编码译码的方法研究

运用神经网络BP算法实现绝对码值的译码,经过读数头得到绝对式编码尺或光电接收器状态代码,其代码运用神经网络BP算法,得到译码的数学模型,状态代码经过数学模型实现译码。