基于改进BP神经网络的路基材料性能预测

结合人工神经网络原理，分析了路基材料性能的影响因素，采用GSL变换改进后的BP神经网络来预测路基材料的有关性能，通过直接对实验数据的神经网络学习，发现各力学参数之间的关系，从而建造了路基材料性能的人工神经网络模型，对路基材料的无侧限抗压强度和回弹模量进行了预测，结果表明，该模型收敛速度及预测精度均得到改善，可以很好地拟合输入参数与输出参数之间的非线性关系，有较好的实际应用价值。     

基于BP神经网络的交通流量预测设计

在研究交通流量特性的基础上,以交通流量控制为最终目标,建立了基于BP(Back Propagation)神经网络的交通流量预测模型.以某市某三叉口路段为例进行仿真模拟,结果表明预测系统能较准确地预测出交通流量状况.     

基于BP神经网络的高速公路交通量预测

基于甘肃高等级公路收费年收入的统计数据,结合其收入和交通量之间的粗略关系,运用BP神经网络预测高等级公路各收费站年收入,从而间接地对高等级公路交通流量进行预测,为提高高速公路的管理与服务水平,对提高高等级公路管理部门的信息感知能力和应急处置能力、提高路网运行效率、建设和谐高等级公路具有极其重要的意义。     

基于BP神经网络客运量的分析及预测

客运量分析预测是一个复杂的非线性系统，针对传统分析预测方法的不足，采用BP神经网络对客运量进行分析及预测，通过对1990—2002长江三角洲地区社会经济数据与客运量数据的处理，建立了客运量的神经网络预测分析模型，借助MATLAB7．0软件，进行网络学习与训练仿真实验，与线性回归模型分析预测结果进行对比，结果表明应用BP神经网络对客运量的分析预测精度更高、效果更好。     

基于BP神经网络的股票预测

股票投资是一项非常复杂的活动。对股票走势的正确预测是非常重要的。本文基于BP神经网络预测模型,对未来股票的走势进行预测,通过实例分析及实际结果,表明BP神经网络的准确性和科学性。     

BP神经网络对多级泵站老化评价

目前,在泵站更新改造中对泵站工程老化程度的评价缺乏统一的方法和技术指标,难以对泵站的老化程度进行综合的评价.就此,应用BP神经网络的相关理论构造出泵站老化评价的数学模型,对泵站老化程度进行评价更为简单、快速和准确,克服了一些人为因素和片面因素,使评价结果更结合实际.     

基于神经网络的建筑工程造价预测研究

采用误差反向传播人工神经网络模型（BP网络模型），以建筑特征参数为输入变量，通过实际资料对网络进行训练和模拟，并用贡献分析法筛选输入变量，对网络结构进行优化，结果显示了该模型在建筑工程造价预测中的有效性     

基于RBF神经网络的软基沉降预测研究

将神经网络理论引入软基沉降预测领域．借助自控领域信号处理的思想，应用改进后的径向基函数神经网络的映射模式进行软基沉降的短期预测；软基沉降的长期预测实质上为基于神经网络的多维欧氏空间的曲面拟合问题，将地基压缩层从上到下分成若干段，每段的土性指标按段内各层土在段中的长度取加权平均作为系统的输入，将某个沉降模型的沉降曲线参数作为系统的输出，可以预测后期沉降曲线走势．实践表明，建立的基于RBF神经网络的软基沉降短期预测和长期预测模型是可行的，只要有足够多的训练样本，长期预测可以达到比较精确的预测效果．表5，参9．     

基于神经网络的公路网规模预测

路网规模研究是公路网规划的重要内容。考虑影响公路网合理规模的多种因素，提出了一种基于BP神经网络的公路网规模预测方法，并建立了模拟路网规模与其影响因素间的非线形关系预测模型。步骤依次为：改进传统的BP算法、合理确定影响因素、建立预测模型、模型的训练与检验、数据预测。预测结果表明，该方法客观、合理，预测精度高，实用性强，具有较强的理论与实际应用价值。     

一种基于反向神经网络的航空器飞行轨迹预测

为了缓解终端区空域拥堵和降低航空器运行风险,提出一种基于反向神经网络(BP)的航空器飞行轨迹预测模型。首先,对航空器历史数据进行筛选和降噪处理,得到基准轨迹;其次,建立基于Hausdorff距离的轨迹相似性矩阵,采用模糊C-均值聚类(FCM)对所有轨迹进行自动分类;最后,综合考虑飞行轨迹的三维位置、速度和航向特征,利用BP神经网络对轨迹特征进行训练学习,建立飞行轨迹预测模型,用于对未来时刻的短期飞行轨迹多维特征进行预测。试验结果表明:该网络模型预测误差小、预测效果好,可以更加准确地进行航空器的飞行轨迹预测。     

基于人工神经网络的棉花黄萎病预测系统

介绍了一种使用非单调函数作为隐层节点的激励函数的前馈多层神经网络模型构造棉花黄萎病预测系统。该系统能够较好地解决局部极小问题 ,并且运算速度快 ,性能良好 ,预测准确。     

基于BP神经网络的我国股指期货价格预测

应用BP神经网络理论提出了我国股指期货市场价格走势短期预测模型。首先根据实验数据的特点分别构建单因素、多因素BP神经网络预测模型,再通过重复试验的方法,运用BP神经网络对股指期货价格序列进行训练,从而对股指期货价格进行预测。结果表明,通过BP神经网络预测模型得到的预测值与股指期货的实际价格有着很高的拟合度。     

基于BP神经网络的短期降水预报

人工神经网络(Artificial Neural Network,简记为ANN)是最近发展起来的十分热门的交叉学科,它涉及生物、电子、计算机、数学和物理等学科,并在工程上具有非常广泛的应用前景．本文介绍了BP神经网络的结构及算法,基于BP神经网络的短期降水预报模型的建立,并分析了BP算法在该应用中的优缺点．     

基于聚类及优化集成神经网络的地铁车站空调负荷预测

分别从优化算法集成神经网络及将数据聚类后按类建模两方面建立3种模型对地铁车站空调负荷进行逐时预测,结果表明：同一物理量对地铁车站空调负荷所产生的影响程度随时间呈现某种动态变化特征,根据历史数据定量分析这些特征,对精准筛选模型输入参数、提高模型预测精度大有裨益。在3种模型中,粒子群优化算法-神经网络（PSO-BPNN）和果蝇优化算法-神经网络（FOA-BPNN）预测的平均相对误差（MAPE）较单纯神经网络（BPNN）分别降低25.87%和40.08%,聚类-神经网络（Kmeans-BPNN）预测的MAPE比PSO-BPNN及FOA-BPNN分别降低61.12%和51.90%。说明在同等情况下,优化算法集成模型比单纯BPNN预测精度更高,而当区分实际负荷变化特点后,采用聚类后建模比优化集成建模效果更佳。     

基于类神经网络的轨道交通新开站点客流预测

随着轨道交通新线或新开站点的投入使用,其网络拓扑结构会发生变化,并且网络上的客流也变得越发的复杂,如何准确预测新开站点的客流需求是目前轨道交通系统亟需解决的关键问题。因此,本文充分考虑新开站点周边用地、拓扑、接驳、居住等特性,构建基于多因素约束的非线性类神经网络（ANN）模型,对轨道交通新开站点需求进行预测。以北京市轨道交通为例,应用该模型进行预测,其预测精度达到96.6%,说明综合考虑站点用地、拓扑、接驳、居住等因素约束的非线性ANN模型能够较好捕捉新开站点下客流需求的非常规变化,相比以往方法预测精度更高。研究成果可为轨道交通系统新开站点建设立项及可行性研究环节的客流预测提供新的方法。     

基于改进神经网络的GDP时间序列预测

由于GDP时间序列具有线性和非线性的特征,神经网络(NN)方法和集成预测方法等在预测分析时可能产生较大误差.以GDP的年增长率作为神经网络的输入,建立基于BPNN的GDP预测模型.利用此改进BPNN模型对我国的GDP进行预测和验证,并分别与ARIMA-BP集成模型及BPNN模型进行比较.结果表明,改进的BPNN模型预测...     

基于BP神经网络的我国碳排放情景预测

碳排放预测有助于碳减排目标和碳减排路径的科学制定。借鉴STIRPAT模型的影响因素,选取人口、城镇化率、人均GDP、第三产业GDP比例、能源消耗强度、煤炭消费比例等6项因素为自变量,以1980-2009年的指标数据为训练样本,运用BP神经网络方法构建了我国碳排放预测模型,并对2010-2015年我国碳排放进行预测,结果表明我国“十二五”期间应适当降低GDP增速,促使碳排放目标的有效实现。     

基于改进神经网络的水泥路面使用性能预测模型

为了克服传统水泥路面使用性能预测方法的缺陷和误差反向传播(BP)神经网络的不足,利用动量方法改进了BP神经网络收敛性,建立了水泥路面使用性能预测模型.采用广东水泥路面调查数据对模型进行了训练和验证,并对模型训练方法进行了优化.分析表明,该模型具有较好的实用性和预测精度.