基于BP网络的水利工程投资风险评价

通过将BP网络应用于工程投资风险评价中,建立了人工神经网络模型．该模型较好地解决了因人为因素而使风险评价值有时不够准确的问题．然后,结合工程实例,进行了各风险因素的敏感性分析,得到了与工程实际相符的结果．     

基于主成分分析与BP网络的房地产投资风险预测

房地产投资具有投资金额大,回收期长,投资风险受多种因素影响等特点,通过主成分分析法将众多指标进行综合,消除样本间的信息重叠,降低BP网络的输入维数。针对房地产投资风险系统的非线性特征,运用BP网络的高度非线性映射能力,对房地产投资风险进行预测,并且与直接用BP网络方法作了对比分析,结果表明：基于主成分分析与BP网络预测结果更精确。     

基于优化BP网络的化工企业安全评价模型研究

安全评价就是利用相关技术手段对企业生产过程的安全风险进行评估,本文针对当前基于人工神经网络的安全评价方法存在容易陷入局部最优的问题,提出了利用遗传算法优化BP网络模型以解决局部最优问题,建立了基于优化BP网络的化工企业安全管理评价预测模型,并以中部某化工集团提供的安全生产状态数据构建安全评价预测模型,在Matlab7.0上实现该预测模型,仿真结果表明该模型对化工企业安全生产进行较为客观的评价,为企业安全生产提供指导依据,具有一定的实用价值.     

基于BP神经网络的私募股权投资项目评价

项目选择对私募股权投资机构是否能够盈利起着决定性作用。为使私募股权投资机构更加科学有效地选择合适的项目,在分析私募股权投资项目评价方法的基础上,结合BP神经网络的特点,探讨了基于BP神经网络的私募投资项目评价方法。通过建立科学的项目评价指标体系,构建了私募股权投资项目选择评价BP神经网络模型。模拟结果表明,BP神经网络可以更加有效、准确地对项目进行评价,为投资机构提供决策依据。     

基于BP网络的银行竞争力综合评价

基于BP神经网络模型对银行竞争力进行了评价，根据神经网络原理，对银行竞争力综合评价模型的构造，网络的系统训练过程、BP学习过程等进行了讨论，用实例进行了验证，结果表明BP网络在评价中是一种很好的方法和工具。     

基于改进BP网络的高校科研项目评价模型

针对高校科研项目评审立项中主观性强的问题,提出了基于改进BP网络的项目评价模型.首先对于传统BP算法,在权值初始化加入混沌序列,并对权值修正过程加权优化,使网络具有收敛快、精度高的优点.然后设计了合理的项目评价指标体系,并给出了具体评价步骤.通过实例仿真说明,提出的改进BP算法用于评价科研项目科学客观,简单实用,有广泛的应用价值.     

包头市房地产市场投资环境模糊评价

根据包头市房地产投资环境的实际状况,建立评价指标体系,运用模糊评价法对包头市房地产市场投资环境进行评价.结果表明,目前包头市房地产市场运行平稳,投资环境优越.     

大型房地产投资项目风险评价的人工神经网络模型研究

大型房地产投资项目在建设过程中存在着大量的风险，投资者在决策前必须对风险进行合理的评价。建立风险评价的神经网络模型，并将人工神经网络理论应用于风险评价中，是投资决策的重要研究内容。     

基于BP网络的房地产价格预测

成本是影响房产价格的主要因素之一。该文通过BP网络模型对房地产价格的计算和估测,用目前比较常见的检测方法对房地产价格进行分析,结果表明建立BP网络是一种简单易行、可以定量分析的预测方法,用于房产价格的预测是可行的。     

基于BP神经网络的实践教学质量评价模型研究

该文利用反向传播（Back Propagation,BP）神经网络建立实践教学质量评价模型。将实践教学质量评价指标量化为确定的数据作为其输入,实践教学质量作为输出。运用Excel进行实证研究,发现将该方法运用于实践教学质量评价中,较好的模拟了评价专家进行综合评价的过程,得到了满意的评价结果。     

商业地产投资的租售比评价方法分析研究

"租售比"能够透视出一个城市居民最基本、最真实的住房需求,较为客观地反映所在地区房地产市场的供求关系状况。本文在对国际上通用的房地产评价指标进行优劣比较的基础上,阐述了租售比的科学性和合理性,并通过模型和算例论证了租售比对商业地产的真实反映,对房地产开发投资和消费具有一定的参考价值。     

城市房地产市场对土地开发影响作用探讨——以江苏省为例

城市土地开发与房产开发主要指标具有互动关系.本文结合时差相关性与K-L信息量的方法,测算并得出近十几年来江苏省房产开发对土地开发具有较大的时差滞后性作用的结论,通过实证研究对政府调控房地产市场提出针对性的建议.     

城市房地产市场对土地开发影响作用探讨

城市土地开发与房产开发主要指标具有互动关系．本文结合时差相关性与K—L信息量的方法，测算并得出近十几年来江苏省房产开发对土地开发具有较大的时差滞后性作用的结论，通过实证研究对政府调控房地产市场提出针对性的建议．     

基于点对点通讯的 L2 网与管理网的互连

用西门子５４１２驱动程序、ＤＤＥＳＴＦ,研华Ｇｅｎｉｅ软件,Ｎｏｖｅｌ网的ＩＰＸ协议,实现了Ｌ２网站与管理网站之间互联。阐述了网络输出和网络输入模块的功能。基于这种方法的合钢３＃高炉网络系统运行稳定可靠。这种方法对于其它网络系统互联问题有借鉴意义。     

C模式引领下的山东经济发展战略新思考

近几年山东省经济高速增长,经济发展不断攀上新台阶,但这种经济优势的获得更多是依靠本身丰富的资源,实行经济的粗放式经营取得的,改变当前传统的经济发展模式,实现经济的可持续发展无疑是山东当前面临的严峻挑战.本文以C模式理论为基础就山东发展现状及面对的问题进行了分析、探讨,最后提出了实现经济可持续发展的战略措施.     

基于热点度轨迹显影机制的网络社区聚类算法

为解决网络社区聚类算法在实际应用中存在热点捕捉困难和社区聚类生存时间较低的问题,提出了一种基于热点度轨迹显影机制的网络社区聚类算法。首先,考虑网络社区聚类存在的多径一体特性,采用抽样方式与角度估计方法来实现热点信号的精确捕捉,以提高聚类效率;随后,对热点信号矢量空间进行按列重排,并综合考虑传输矩阵具有的按列正交及全秩特性,构建热点度轨迹显影方法,以提高聚类中热点显影速度和增加聚类生存时间。仿真实验表明:与聚类流动性映射算法(Clustering Liquidity Mapping Algorithms,CLM算法)、超欧里几何热度聚类算法(Hyper-Eulerian Geometric Thermal Clustering Algorithms,H-EGTC算法)相比,所提算法具有更低的聚合时间和搜寻失误率,以及更高的热点显示时间。     

基于RBF神经网络的超市客户保持预测模型研究

利用RBF神经网络数据挖掘算法建立了超市客户保持预测模型,在MATLAB开发环境下进行程序设计和仿真分析,并与BP算法进行对比,完成了超市客户保持预测的任务,分析了该算法的优越性.     

基于网络模型的节点阻抗矩阵的新算法

结合配电网结线图特点 ,建立了反映支路电流向节点分布规律的数学模型。在此基础上 ,根据节点阻抗矩阵各元素的意义 ,提出了一种节点阻抗矩阵各元素的简单且准确的计算方法     

基于网络模型的节点阻抗矩阵的新算法

结合配电网结线图特点,建立了反映支路电流向节点分布规律的数学模型。在此基础上,根据节点阻抗矩阵各的元素的意义,提出了一种节点阻抗矩阵各元素的简单且准确的计算方法。     

基于RBF人工神经网络的生活污水处理软测量方法

为实现城市生活污水处理的在线控制,提出了基于RBF人工神经网络的软测量方法.运用大量实测数据对RBF神经网络进行了训练和仿真.结果表明,基于RBF神经网络的软测量模型对污水处理指标BOD的实时控制具有实用价值.