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。     

神经网络在股市预测中的应用——基于BP,RBF与GRNN

本文以个股江特电机(002176)250天实际收盘价作为样本,设计BP网络、RBF网络及GRNN网络,并对各种网络在股市预测中的应用进行了比较分析。     

Hopfield神经网络k－全局稳定性

研究了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的ｋ－全局稳定性，利用常数变易法和不等式分析技巧，给出了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的ｋ－全局指数稳定的充分条件。     

多目标模糊优化潮流模型及其基于神经网络的算法

提出了一种计算交流潮流的多目标模糊优化模型。模型中,同时考虑了发电费用最少及网损最小等多重目标。针对该模型,还提出了一种基于神经网络模型的新算法。该算法分别采用神经网络模型进行模糊集隶属函数的表达及优化问题的求解,从而将模糊优化同神经网络有机地结合起来。通过算例对所提模型及算法进行了验证。     

柔性电子神经网络计算机开发系统设计

介绍了一种柔性神经网络计算机及其开发系统的概念和思想.该系纯对用户来讲既是神经网络模拟系统,又是神经网络计算机的开发系统.作为神经网络模型的模拟系统,它可模拟多种网络系统;作为开发系统,其下层可设计不同的神经网络硬件装置;随后提出了其软件系统的设计方案.     

基于神经网络方法的系统级故障诊断

在Malek模型下,构造了一个连续Hopfield神经网络来解多处理机系统中最可能的故障处理机集问题,并对此方法进行了仿真。     

优化问题神经网络方法的发展及有待解决的问题

一些复杂的优化问题用传统的运筹学方法很难找到最优解,而神经网络本身具有很强的自适应性、鲁棒性和非线性复杂问题的搜索能力,在解决这些问题上有很大的优势。本文探讨了几种用于解优化问题的神经网络的方法,考察了这些神经网络在优化问题的研究进展。在此基础上,提出了一些有待研究的问题。     

基于组合神经网络模型对GDP预测的方法研究

GDP的预测因素选择国内生产总值GDP有三种计算方法,即生产法、收入法和支出法。三种方法分别从价值构成、收入形式和使用去向的角度,反映GDP的形成过程。三种方法计算的国内生产总值反映的是同一经济总体同一时期的生产活动成果,从理论上讲,其计算值应该是一样的。但是,在实践中,由于受资料来源口径范围的限制和计算方法不完善的影响,要保证这三种方法计算结果完全相等几乎是不可能的。由于生产条件、分配方式以及资料搜集等方面的差异,在计算GDP时,不同单位往往采用不同的计算方法。但不管采用什么方法,本文采用的预测模型都是适用的…     

基于改进免疫遗传算法的神经网络及其在股票预测中的应用

针对BP神经网络学习速度慢、容易陷入局部极小的缺点,提出了一种基于改进免疫遗传算法的多层前向神经网络,将该算法用于多层前向神经网络的权值优化,扩大了神经网络的权值搜索空间,提高了网络系统的学习效率和精度。将该神经网络用于上证指数的趋势预测,仿真结果表明:该神经网络比BP神经网络具有更好的全局收敛性、更高的学习效率和预测精度。     

一种复合控制器在直流调速系统中的应用

提出一种复合正交神经网络控制与传统PID控制相结合的复合控制器,仿真结果表明,相对于常规PID控制器,该复合控制器具有自学习和自适应功能,速度跟踪获得了满意的控制效果.