基于BP神经网络的公允价值有用性评价

公允价值在上市公司和国有企业的启用时间分别已满两年和一年，从企业财务报告中不难看出，企业对于涉及范围非常广泛的公允价值在财务报告中的应用持谨慎态度。本文以此为背景，以企业实际调研资料为依据，借助BP神经网络工具对公允价值的有用性做进一步的分析评价。     

一种新的气象预报建模方法研究

文章在确定神经网络降水预报模型的网络结构和连接权研究中，利用遗传算法克服神经网络极易陷入局部解的问题，建立遗传——神经网络降水预报模型，并结合广西的月平均降水量进行实例分析，结果表明该方法预报有一定普遍适应性。     

高新技术项目投资风险的评价模型

粗糙集具有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确地逼近收敛能力,所以将粗糙集和BP神经网络串行结合,建立一种基于粗糙集-BP神经网络的高新技术项目投资风险评价模型。把粗糙集作为模型的前置系统进行属性约简,消除样本冗余,减少BP神经网络输入维数和隐含层神经元权值连接的个数,从而达到提高BP神经网络训练速度、运行速度和评价精度的目的。最后,仿真研究表明运用该混合模型能取得较满意的结果。     

非对称带状线间隙的人工神经网络模型

采用多层感知器神经网络模型模拟非对称带状线中的间隙不连续性。由时域有限差分方法计算得到一系列按全因素试验设计采样的训练数据，利用这些训练数据训练产生多层感知器神经网络模型，训练结束时存储工作空间。并采用未参加训练的ＦＤＴＤ 数据验证了人工神经网络的可靠性     

金属板材拉深智能化控制系统

运用能量法,建立了板材拉深过程完整的力学模型。针对板材拉深成形中起皱和破裂的具体情况,定量分析了板材起皱和破裂的失稳判据。确定板材成形的压边力三极限,并推导出板材成形的优化压边力控制规律。运用神经网络实现了板材材料性能参数的实时识别和压边力优化曲线的实时预测。利用LabVIEW软件编译了智能控制系统程序,采用基于虚拟仪器技术和产品,建立板材智能化拉深控制系统,实现板材成形的智能化。     

基于BP神经网络的信息商品价格预测模型

从信息商品价格的特点和BP神经网络的功能出发,借助样本训练集和改进的BP算法提出了基于BP神经网络的信息商品价格预测模型,并对模型的泛化精度进行了讨论,最后进行了仿真实验.     

基于BP神经网络进行中小企业电子商务网站绩效实证研究

一、引言近年来电子商务在中小企业的企业实务运用中已经发展到了一个新的阶段,怎样科学准确的评价和评估一个电子商务项目的收益已经是一个急需要解决的问题。一个企业特别是中小企业怎样评估一个即将开展或已经投入运行的电子商务项目,是否能建立一套标准话的流程定量化的研究企业在开展电子商务项目时的投入产出比,能对复杂的情况做定量化的判断,在这里我们用基于BP的神经网络技术,这一先进的手段通过建立定量化的基本模型,对中小企业开展电子商务网站的效果得出量化的指标。通常,评价一个网站的质量现在用的比较多的是影响因子法,具体说来就是计算和定义一般能够找到的一些简单指标比如说点击率、浏览量、浏览时间等简单指标。但在实     

安徽省区域物流圈生态环境承载力评价研究

以安徽省为研究区域，从环境、物流和社会3个维度构建生态环境评价指标体系，通过对2011—2021年安徽省生态环境承载力评价分析并引入BP神经网络模型进行预测，结合Argis软件进行空间差异分析。结果显示：安徽省生态环境承载力综合指数表现出增长趋势，子系统均处于增长状态，但各子系统指数增长幅度差异明显。物流系统指数增长幅度明显，社会系统指数变化幅度次之，环境系统变化幅度较小。评价状态方面：物流、社会子系统都达到成长区阶段，环境系统处在弱载区。区域的非均衡特征明显，皖中地区高于皖南和皖北，皖北城市上升明显，皖南城市长期处于弱载状态。     

利用神经网络进行观测数据的分析与处理

论述了利用神经网络进行观测数据分析与处理的方法，并与传统回归分析方法进行了比较，上机时采用MATLAB语言。     

应用神经网络粒子群算法的多用户检测

为了减少最优多有户检测器的计算复杂度,提出了一种融合粒子群优化算法和神经网络的神经网络粒子群优化算法,并设计了一种解决CDMA通信系统的多用户检测问题的新方法。该方法是把神经网络嵌入到粒子群优化算法的每一代中以改进算法性能。通过混合神经网络到PSO中,还可以加快PSO的收敛速度,减少计算复杂度。仿真结果证明了所设计的检测器无论抗多址干扰能力和抗远近效应能力都优于应用Hopfield神经网络、遗传算法和粒子群算法的多用户检测器。