基于弹性定额理论的建筑能耗定额方法研究

论述了能耗定额的概念及意义,通过对能耗定额方法的研究,可以促进建筑的合理用能,能进一步推动我国节能减排事业的发展。分析了国内目前的几种能耗定额方法,提出了基于弹性定额理论的能耗定额方法,该方法能够鼓励能耗的降低,抑制能耗的增加;弹性能耗定额理论简单明了,易于国家调控政策的实施。     

基于SOM人工神经网络的客户资源分类方法研究

客户关系管理是近几年来管理学的重要研究课题,有效的客户关系管理是企业提高其核心竞争力的关键手段。客户资源分类是进行客户关系管理的重要前提。本文提出了一种利用SOM人工神经网络进行客户资源分类的方法。该方法充分利用了SOM人工神经网络的自组织映射的特点,并结合客户资源分类的特点,对不同的分类目的采用不同的网络结构,在实践中取得了较好的效果。     

基于投入产出方法的中国建筑业完全能耗影响因素分析

建筑业的发展直接影响钢铁、建材等多个高能耗经济部门,是对中国能源消耗影响最大的行业之一。基于投入产出模型和可比价投入产出表,计算了2005年、2007年以及2010年中国建筑业的完全能耗,然后结合结构分解方法分析了生产部门的直接用能强度、国民经济发展水平、中间需求、人口规模与产业结构等宏观因素对建筑业完全能耗的影响。结果表明,中国建筑业的完全能耗远高于其直接能耗;国民经济的发展、经济部门的能源利用效率等宏观因素是导致中国建筑业完全能耗不断上升的主要因素。     

基于BIM的绿色建筑全生命周期环境影响 评价与标杆树立研究

基于工程项目的全生命周期评价视角,建立绿色建筑的多维信息模型,将建筑对环境的影响进行量化,明确绿色建筑技术的选择对项目碳排放削减的效果,并采用标杆管理法树立优秀标杆项目。以长沙市某小学教学楼设计方案为例,建立模型并进行计算,根据计算结果分析建设项目全生命周期各阶段采取不同绿色技术手段对建筑物碳排放效果的影响;采用相同的方法,得到其他参评项目全生命周期各阶段及整个生命周期的碳排放削减量、个性优势权重,据此评选出各个绿色建筑参评项目的个体标杆和群体标杆。     

基于标杆管理的企业物流绩效管理

在管理学界,标杆管理被誉为21世纪三大管理工具之首.尽管标杆管理在西方国家得到了广泛的应用,但是我国企业在实施标杆管理中仍存在很多问题.针对国内企业实施标杆管理时认识简单化,缺乏系统性和科学规范指导的问题,以唐山市一家物流企业实施标杆管理为例,提出了企业物流绩效标杆管理模式,为国内企业物流开展标杆管理活动,提高企业物流管理水平提供参考.     

基于人工神经网络的切削加工模拟系统

本文阐述了人工神经网络建模思想,并运用这一思想及神经网络的自学习能力,建立了基于人工神经网络的切削加工模拟系统,为有效求解最优加工参数,以及预报、预测切削加工效果提供了新的有效解决途径。     

基于标杆的组织信息化评价-激励模型

组织信息化是一项系统工程,组织信息化评价是这个过程中不可缺少的重要环节。在分析现有组织信息化评价研究的基础上,结合激励理论,探索基于标杆的信息化评价-激励模型。该模型同时将组织信息化评价(反馈)和信息化促进(激励)融为一体,提供可以持续改进的促进组织信息化的机制。     

基于人工神经网络的森林资源预测研究

应用人工神经网络方法分别建立土地资源预测、森林蓄积量预测、各龄组蓄积量预测三层前馈反向传播神经网络模型对森林资源进行预测模拟.预测结果表明:在小样本条件下,森林资源预测神经网络模型预测精度较高,开辟了森林资源预测新途径.     

基于人工神经网络的国家新建粮库运营绩效评价方法研究

国家新建粮食储备库运营绩效的评价应从这一概念的内涵出发,建立运营绩效评价的多层次指标体系,把人工神经网络作为评价理论依据.提出了评价的基本思路,构建了评价的反向误差传播(BP)模型.     

用人工神经网络方法对股票收益率影响因素的实证分析

文章用人工神经网络方法对中国股市的股票收益率与有关因素进行了实证分析。用香港理工大学的中国股市数据库(CSMAR)1990-2000数据,采用BP型前馈人工神经网络方法研究了公司规模、交易量、(因子和年收益价格比等四个因素与股票收益率之间的关系。在扩展分析中运用扰动法,并提出影响因子的概念来衡量各参量对股票收益率的影响。计算结果表明,目前对于中国股票市场来说,公司规模对股票收益率具有较强的解释能力,交易量和(因子具有一定解释能力,年收益价格比的解释能力较弱。     

基于BP神经网络的天然橡胶市场风险预警系统构建

构建了以产区价格为警情指标、以BP神经网络为预警模型的天然橡胶市场风险预警系统。使用1995—2008年的年度比率数据迭代计算进行网络训练,利用权重矩阵和传递函数计算了各指标的灵敏度,在经济学理论上分析其影响方向,理论与实证结果基本一致,说明指标选取的合理性。结果表明:所构建的预警系统能够较好地对天然橡胶市场风险进行预警,且能够反映经济危机、重大政策变化等带来的不确定性。     

基于BP神经网络的我国煤炭消费和碳排放量预测

利用1994~2013年历年的煤炭消费和碳排放量数据,将BP神经网络方法应用于我国煤炭消费和碳排放量的预测,通过预测值和实际值的对比分析,预测了2014~2020年的煤炭消费量和碳排放量,预测结果表明:未来几年煤炭消费和碳排放量依旧呈递增趋势,且增长率均不会出现太大的变动。     

对称单面鳍线的人工神经网络模型

采用知识人工神经网络模型拟对称平面鳍线,通过利用先验知识减小输入映射关系的复杂度,建立了知识人工神经网络模型,减少了训练样本的数量。同时保留了全波时域有限差分法的准确性,而且具有快速简便的优点。     

神经网络模拟实验与语言认知研究的互动

在自然语言处理中，神经网络模型（ANN）比符号主义方法更加接近人脑处理语言的实际心理加工机制。神经网络模拟可检验“语言加工双重路线”、“语言初始状态”等假设有效性；语言认知心理机制研究也会对神经网络构建起促进作用。语言认知机制研究应从追求简单的脑区定位发展到脑区间互动以及脑内语言信息加工的时空网络建模。     

人工神经网络用于三组分稀土混合体系的HPLC测定

利用误差反传算法（ＢＰ算法）的人工神经网络模型，对高效液相色谱难分离的三组分体系进行了研究，对网络参数进行了优化，提出了适用于该体系的三层网络模型．结果表明，该模型性能良好，预测精度高．     

复杂枝状管网内不稳定流动数学模型的广义解

考虑复杂枝状管网系统內不稳定流动,建立起压力分布的偏微分方程组的初边值问题的数学模型,利用线性算子半群方法得到了问题解存在唯一的结论,并利用算子级数法得到了问題的广义解。     

环境绩效评价的 BP 人工神经网络分析方法--一项基于火力发电企业的案例研究

本研究在构建企业环境绩效评价体系基础上,运用 BP 人工神经网络方法对火力发电企业环境绩效进行了综合评价。研究结果表明火力发电企业间环境绩效水平存在显著差异。为提升火力发电企业环境绩效,对优秀企业、良好企业、一般企业、差等企业可以分别采取优先发展、鼓励发展、控制发展和限制发展的政策。     

神经网络用于通信信号分类识别研究

介绍了将神经网络方法应用于通信信号的分选和识别的初步研究结果；选择了二值自适应共振（ＡＲＴ１）神经网络完成对输入信号的分类，确定输入信号类型是否已被网络存储，发现新出现的信号并标记；再采用多层前馈误差反向传播（ＢＰ）神经网络完成每一标记信号的识别，即识别该信号类型。比较了神经网络分类识别器和树形分类器的性能，并给出了计算机模拟结果。结果表明，基于神经网络的分类识别器的性能远优于传统技术分类器。     

人工神经网络在液晶显示器市场预测中的应用

液晶显示器市场动因复杂,运用传统预测方法很难准确模拟其走势。将人工神经网络技术应用于市场预测领域,选择了恰当的经济指标作为BP网络的输入输出变量,较好地模拟了液晶显示器市场的发展状况,预测结果表明,该方法运用在液晶显示器市场预测中相当有效。