BP神经网络在MATLAB上的实现与应用

BP神经网络在非线性建模,函数逼近和模式识别中有广泛地应用,该文介绍了BP神经网络的基本原理,利用MATLAB神经网络工具箱可以很方便地进行BP神经网络的建立、训练和仿真,给出了建立BP神经网络的注意事项和例子.     

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。     

基于BP神经网络的模拟电路故障诊断研究

本文介绍BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用,对电路中的软故障进行诊断。对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,仿真验证了BP神经网络应用于模拟电路故障诊断的可行性。     

粗集神经网络系统及其应用

讨论了粗集神经网络系统及其在心电图自动识别中的应用。根据识别需要,从MIT心电图数据库获取心电图特征参数,根据粗集理论对属性进行优化,并用BP神经网络进行学习。运用这些特征参数和训练好的BP神经网络对心电图进行分类,识别准确率达到90%。     

基于进化神经网络的304不锈钢车削加工表面粗糙度预测

表面粗糙度是衡量加工零件质量的重要指标之一,对表面粗糙度进行提前预测有利于提高加工质量。课题组采用正交试验方法进行了YG8硬质合金刀具干式车削304不锈钢棒料的实验,得到不同切削条件下的表面粗糙度。由于BP神经网络的算法预测精度不高而且容易陷入局部极小值,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的结构和初值,建立基于进化神经网络的表面粗糙度预测模型。结果表明：进化的BP神经网络模型有效地克服了BP神经网络容易陷入局部极小值的缺陷,实现了表面粗糙度的精确预测。     

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BP神经网络的偶氮苯聚合物的光致双折射特性曲线拟合

介绍了神经网络的基本原理和BP算法神经网络,并将BP神经网络应用于偶氮聚合物的光致双折射特性曲线拟合,在MATLAB环境下,利用实验数据进行了实验测试,结果表明该方法处理数据精度高,拟合效果好.     

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。     

BP神经网络教学演示与实验平台的设计与开发

为了强化学生对于神经网络动态计算过程的理解以及应用BP神经网络解决实际问题的动手能力,将MATLAB的图形界面编程功能(GUI)和神经网络工具箱(NNbox)相结合,开发出一套“BP神经网络的教学演示与实验平台”。该平台由教学演示和实验训练两个独立部分组成,可用于BP神经网络课程的课堂教学和实验教学、增强授课的直观性,也可作为学生课后自学和实验的辅助工具,解决理工科专业中的工程实际问题。     

基于MATLAB的BP神经网络模型在地震预报中的应用

根据人工神经网络模型,运用MATLAB的神经网络工具箱建立BP神经网络预测模型,以地震变化率作为神经网络的输入,对台湾地区和四川地区地震数据时间序列进行分析对大地震的发生时间进行预测。实验证明该模型用于地震预报的有效性和可行性,具有良好的应用价值。     

基于灰色BP神经网络的商品房销售预测

应用灰色理论与BP神经网络理论,提出了一种基于灰色BP神经网络(GBPNN)的商品房销售预测方法,并建立了相应的GBPNN模型和求解.结果表明该方法不仅能优化预测精度,而且是一种很好的预测问题的有效方法.     

基于遗传BP神经网络的磁流变悬置模型辨识

为克服误差逆向传播算法的多层前馈型BP神经网络收敛速度慢、局部极小化问题,提出用遗传算法(GA)的全局搜索能力寻求最优的BP神经网络权值和阀值,以提高神经网络的收敛速度和克服局部最优。以磁流变液压悬置动态特性试验结果为数据样本,分别用未优化的BP神经网络和优化后的GA-BP神经网络对磁流变液压悬置正、逆模型进行辨识。结果表明,相对于BP神经网络,GA-BP神经网络具有更高的辨识精度、更快的收敛速度,在磁流变液压悬置数学模型辨识方面具备更优的性能。     

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。     

基于小波和模糊BP神经网络的金融股票市场预测

为了提高金融股票价格预测的准确性,在分析了金融股票价格时间序列的特点和规律的基础之上,采用一种小波分析和模糊BP神经网络联合建立的时间序列预测模型,对中国石油股票价格进行了预测研究。结果表明基于小波分析和模糊BP神经网络联合建立的时间序列预测模型具有良好的自组织性和自适应性,有很强的学习能力和抗干扰能力,基于小波分析和模糊BP神经网络对金融股票价格进行预测是行之有效的。     

KNN方法在高速公路多义性通行费拆分中的应用

正确判断匹配样本状态并采用科学合理的拆分方法是高速公路多义性通行费拆分的关键.利用K近邻聚类 (KNN)的基本理论进行匹配样本状态的判别,给出高速公路多义性通行费拆分方法.以天津市京沪高速和津沧高速二义性路径问题为例,比较应用KNN和RBF神经网络及BP神经网络匹配样本状态的判别效果.研究表明:应用KNN的高速公路多义性通行费拆分方法较RBF、BP神经网络法更客观、公平.     

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。     

改进BP神经网络在教学质量评价中的应用

通过对高职教学质量的分析,建立了评价指标体系,并提出了基于改进BP神经网络的高职教学质量评价方法.将教学评价指标概念量化成确定的数据作为输入,教学效果作为输出,进行BP神经网络训练实证研究.     

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。