基于BP神经网络的我国制造业产业安全预警研究

运用灰色系统模型、线性回归模型等方法预测制造业产业安全各评价指标,将所得预测值同历史数据相结合,建立三层BP神经网络。在此基础上,对我国制造业产业安全未来状况进行了系统预警。结果表明,未来我国制造业产业安全状况良好,只需做轻度防范。     

基于BP神经网络的石油企业核心竞争力评价

从石油企业自身特点和实际出发,通过问卷调查和主成分因素分析法,构建了6个维度18个指标的石油企业核心竞争力评价指标体系。基于评价指标,设计了BP神经网络模型,选择了6家样本企业、2家测试企业进行了应用试验,对5家综合实力较强的石油企业进行了应用分析。研究表明：本评价模型与传统的线性评价模型相比,具有更高的动态性和自学习性,评价结果误差小,精度高,能充分反映石油企业核心竞争力的真实状况,为石油企业核心竞争力的打造提供了基准,同时对石油企业核心竞争力进行定量评价开辟了另一条途径。     

基于网络搜索指数和EMD-ARIMA-BP组合模型的游客量预测——以张家界为例

科学的客流量预测有利于完善旅游安全预警体系和优化旅游资源配置体系。为进一步提高游客量预测的准确度,提出一种基于网络搜索指数的EMD-ARIMA-BP组合模型,以探究互联网时代旅游消费者出行行为规律。该模型首先对网络搜索行为数据进行指数合成,其次利用EMD算法对游客量和网络搜索数据进行去噪处理,最后将ARIMA模型和BP神经网络进行组合,对游客量进行预测。实证分析以张家界为例。研究发现：（1）运用网络搜索数据预测旅游消费者出行行为切实可行,接近于实时的网络数据可以大幅提升预测的时效性;（2）经过EMD去噪算法对游客量与网络搜索行为数据进行去噪处理后,游客量的预测精度有较大程度提高;（3）基于网络搜索指数和EMD-ARIMA-BP组合模型的预测误差显著低于ARIMA模型和BP神经网络等基准模型。     

基于改进的BP网络数字字符识别

提出了一种基于改进的BP网络方法来实现数字字符识别.通过对BP网络的神经元的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络.试验测试结果表明,改进的BP网络方法对印刷体数字的识别率达到了100%,对手写数字的识别率达到了98%以上.     

我国高新技术产业集聚水平的评价——以电子及通讯设备制造业为例

本文从迈克尔·波特的钻石模型出发,提出了集聚度的概念,并构造了高新技术产业的集聚水平的评价指标体系.然后利用因子分析法和聚类分析法,分析评价了我国31个省市区电子及通讯设备制造业的集聚水平,对结果进行了分析,最后给出了建议.     

基于BP神经网络的企业技术创新效果的模糊综合评价

应用模糊数学中的BP神经网络理论对企业技术创新效果进行综合测度,克服了以往测度方法的主观性、随意性的缺点,从而提供一条对企业技术创新效果进行定量分析有效的新途径。     

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BP神经网络的乡村公路工程造价模型研究

以乡村公路的路基工程为例,就如何利用BP神经网络来建立乡村公路工程造价模型进行了研究。在应用BP神经网络时,收集了合适的实例样本数据,并通过对模型进行训练、检验和修正,获得了较好的预测结果。结论表明,应用BP神经网络可有效解决乡村公路的工程造价估算问题。     

产业竞争优势模型构建与实证研究——以黑龙江省绿色食品产业为例

产业竞争优势是一个动态变化的过程,它与产业结构优化有直接关系.通过构建的竞争优势模型测定了黑龙江省绿色食品产业的综合竞争优势度,验证了结构优化对发展竞争优势的作用,通过分析得出结论:绿色食品产业已有的竞争优势因素已经弱化,需要通过优化结构、扩大企业规模和重点加强落后环节,发展新的竞争优势因素,从而使产业竞争优势从总体上得到巩固和发展.     

基于动量BP神经网络的PFI项目风险评价

运用BP(Back Propagation)神经网络技术,采用动量BP算法,构建风险评价模型.对PFI项目存在的系统风险及非系统风险进行划分,建立包含政治、法律、金融、生产、市场、信用以及环保等风险的PFI项目风险评价指标体系.对专家组打分获得的训练样本进行训练,得到可靠性验证的训练网络.最后,将某PFI项目打分结果输入已训练好的网络,判定该PFI项目风险等级,为私营公司的决策提供参考依据.     

基于共引网络理论的产业需求竞争网络

根据2002-2012年北京市投入产出的直接消耗系数,结合共引网络的建模思想,构建一类加权无向网络——产业需求竞争网络,并引入边权、单位权和差异性作为衡量网络中竞争关系的指标。通过研究发现:INCN-BJ网络的边权反映了产业链环节的完善程度,单位权反映了产品部门对产业系统的促进作用,差异性则区分出产业系统中需要加大产业政策指导的落后产品部门。     

基于PICE范式的电信企业营销方案熵权评价模型

一种既能够使企业长期得益,又能对整个生态环境的塑造起到积极作用的营销方案,将是下阶段电信企业营销方案制订的圭臬。一个优秀的电信企业营销方案,至少应考虑企业得益、客户培养、内部营销、环境塑造等四个因素的影响。电信企业营销方案综合评价指标体系的确定,应当既能反映出营销方案整体的优劣,又能通过单项指标的反映,使电信企业找出营销方案的改进方向;同时,指标的研究还要遵循整体性、可比性、实用性、科学性原则。基于PICE范式的熵权评价模型的建立,可以有效克服传统评价模型主观性过强等弊端,有助于整个良好电信市场的塑造;也使电信企业获得长远发展的能力。     

基于BP神经网络的工业园区废弃物物流系统模糊评价研究

依据评价指标设计原则,结合系统运作效率与效益、发展生态城市和生态工业园区的要求,从系统投入、系统能力、运作效率、处理效率和环境绩效5个方面提出22个二级指标的园区废弃物物流系统评价指标体系,并利用层次分析法合理确定指标权重,选择12个工业园区为对象进行实例分析,再利用提出的指标体系开展模糊评价,获得模糊评价的输入和评价结果.然后,根据模糊评价过程构建三层结构的BP神经网络,以模糊评价的输入和输出训练BP网络,获得可执行模糊评价的BP网络.实例分析表明:BP网络对各个园区的评价结果与模糊评价结果相同,是评价园区废弃物物流系统绩效便捷、可靠而有效的科学工具.     

基于BP神经网络的资产经营绩效评估模型

针对传统资产经营绩效评估模型的缺陷,提出使用BP神经网络对企业的资产经营进行绩效评 估,并对传统的BP网络进行了优化。其中自适应学习机制优化了学习率,动量项加速机制加 速了传统BP网络的收敛速度,遗传算法用于选择BP网络的初始参数。最后,采用500家工业 企业的资产经营绩效数据对模型的有效性进行了初步验证。     

基于BP神经网络的校园用水预测模型

校园人口密集,用水量大,对某一栋教学楼或某一区域的定量用水预测,对于发现用水异常、合理下达用水指标有实际意义.本文利用BP神经网络,结合校园用水的特点,建立校园用水预测模型,并以实际数据进行验证,证明其有效性.     

基于BP神经网络的期权定价模型

运用BP神经网络的方法,根据S&P 500看涨期权的金融数据,利用一步预测法对期权定价做预测.通过其自主的学习机制以及大量的样本训练网络,提高了判断精度,使得对期权的估测更加准确.并运用Matlab的神经网络函数和数学分析的知识对期权定价进行模拟预测,预测价格的结果与市场的真实价格较为接近.     

基于BP网络的伺服阀故障诊断方法

介绍应用BP网络诊断伺服阀故障的原理和方法,在试验的基础上建立了用于伺服阀故障诊断的BP网络,并成功地实现了伺服阀状态的模式识别。     

创新型企业评价研究

创新型企业在增强国家自主创新能力、建设创新型国家的过程中肩负着重要的使命和责任,其评价体系的研究和完善是创新型企业发展的重要保证。对创新型企业的内涵及优势进行深入分析,构建了由创新能力、效益能力与发展能力三个方面所组成的创新型企业评价指标体系,采用BP神经网络评价法对企业的创新活动进行评价,为准确判断创新型企业自身的创新和发展状况提供较为科学的规范化方法,为政府部门选择确定创新型示范、试点、培育企业提供决策依据。     

基于BP神经网络的多元化战略选择方法研究

在构建企业多元化战略选择决定因素指标体系的基础上,用BP神经网络建立了企业多元化战略选择模型。通过我国家电行业8家企业数据的验证表明该方法是可行的。