基于BP神经网络的工程估价模型及其应用

基于BP神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力,通过对数据并行处理的方式能快速准确地估算出工程造价.本文根据BP神经网络原理,选取福建泉州地区的21组工程实例来建立模型,其中19组为训练样本,2组为检测样本,确定了13个主要造价影响因素作为网络的输入变量,工程造价作为网络的输出变量,经检验其精度符合工程投资估算和设计概算的要求.因此,用BP神经网络估算工程造价是行之有效的.     

基于自助法BP神经网络模型的工程估价预测的研究

针对工程估价预测的问题,本文将BP神经网络模型与统计学中的自助法结合起来,建立了一个新的预测模型——基于自助法BP神经网络预测模型,该模型能够提高工程估价的准确性。     

基于BP神经网络的工程造价估算模型研究

根据神经网络原理和工程造价估算的特点,通过研究工程造价的构成,建立了工程造价估算模型.从模型调试和测试结果来看,经测算其精度基本可以满足实际工程投资估算的需要,模型具有较好的应用价值.     

基于BP神经网络的电网线损率预测模型分析

为了提高电网线损的预测精度,提出一种基于误差逆传播算法训练的多层前馈（back propagation,BP）神经网络的电网线损率预测模型。通过对BP神经网络模型的结构和学习算法进行分析,提出了线损数据质量校核方法。试验结果表明：此模型可提高预测效果,对于线损异常诊断具有较好的诊断效果。     

基于模糊神经网络的工程估价系统的研究与设计

现如今市场经济竞争十分激烈,实际招投标工作要求能快速准确地进行工程造价的估算.无论业主还是承包商确定工程造价都要求快速、准确,完善的快速估价系统能够很好地解决这个问题.模糊技术与神经网络结合是一种把经验与数学模型结合,这种研究打破了过去人们所进行的各种学科在逻辑上的独立性,预示了人工智能的光明前景和希望.     

基于模糊神经网络的工程快速估价的方法

神经网络和模糊数学的快速发展应用为工程快速快速估价提供了很好的思路。本文阐述了模糊数学和神经网络的结合原理．建立了基于模糊神经网络和工程预算原理的工程快速估价的模型算法，用以解决在不确定信息下的快速估价问题。     

基于BP神经网络模型的高等教育学费研究

高等教育学费是当前的一个热点问题。以部分高校的相关数据作为样本,建立基于BP算法的神经网络模型。首先对样本数据进归一化处理,然后利用matlab进行模型的运算与分析,确定了高等教育学费的四个主要影响因素对学费影响程度的大小,从而得到了一个较为精确的高等教育收费数学模型。     

基于BP神经网络的岩土工程预测模型研究

BP神经网络具有自适应机制,通过训练和学习,达到对知识进行分类、模式判别、联想记忆等能力.岩土工程的灾害预测问题可以看作是一个模式识别问题,而岩土工程中变形情况的监测和预测模型的研究是矿山、建筑、水利等工程的一项重要课题,近年来安全监测技术发展有了巨大的飞跃,呈现出"实时"、"远程"、"非接触"的特点.针对BP神经网络预测模型监测在岩土工程方面的应用,应用BP人工神经网络实现了对岩土工程安全监测数据的预测预报,并对预测结果进行了分析,说明了隐含层数对预测结果误差的影响.通过比对,选择了误差最小的较优组合对岩土工程进行预测.     

基于BP神经网络方法的财务预警模型研究

本文通过BP神经网络方法来建立我国上市公司财务失败的预警模型,该模型对检验样本的预测正确率为85%,实证研究表明,该模型具有较好的预测效果。     

基于BP神经网络模型的水质评价方法探讨

运用人工神经网络理论和方法,建立了水质评价的BP神经网络模型,并对长治市10眼水井的地下水水质进行了评价,并与综合指数法、模糊综合评判法的评价结果进行了比较。结果表明,用BP神经网络模型评价水资源水质是可行的,为水资源水质评价提供了一个新的方法。     

基于人工神经网络的工程估价预测模型

人工神经网络是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的新型智能信息处理理论,通过对人工神经网络及BP网络的基本原理与特征的分析,建立了工程估价预测模型.     

基于灰色模型和BP神经网络的交通量预测研究

在分析公路交通量影响因素的基础上,通过灰色模型对各影响因素进行预测.以湖北省为例,以各影响因素为输入层,将交通需求量作为输出层,构建BP神经网络交通量预测模型,在对模型有效性进行检验后,得到未来年湖北省公路交通量预测值.     

BP神经网络的模型优化研究及应用

随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题。通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究。并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度。     

基于BP神经网络的供应商选择研究

供应商的选择在整个物流系统中占有非常重要的地位.本文建立了基于BP神经网络的供应商评价指标体系,给出了BP神经网络的评价模型,并结合算例进行分析.实例证明,该方法是可行的.     

基于BP神经网络模型的城市生活垃圾产生量预测研究

提出一种基于BP神经网络Levenberg—Marquardt算法建立城市生活垃圾产生量的网络预测模型。该方法优于传统的灰色理论预测模型和根据人口数预测垃圾产生量，预测结果客观、合理、精确，实用性强。该研究方法对我国城市生活垃圾管理和环境规划具有一定的指导意义。     

基于BP神经网络模型的企业综合绩效评价方法研究

以平衡计分卡法为基础构建了企业综合绩效评价体系，重点介绍了BP神经网络模型在此企业综合绩效评价体系中的应用方法和步骤，最后对该方法的优缺点进行了分析．     

基于BP神经网络的项目评估模型研究

项目的申报、实施、验收都需要进行项目评估,项目评估是项目实施过程中的重要工作。项目评估复杂、专业,评估过程和结果具有很强的主观性。BP神经网络具有容错性强、信息分布处理能力高、自主学习、自适应、非线性映射等特点,适合推理规则不明确或推理规则非线性的环境,具有人脑思维的特征,BP神经网络在工程、管理、经济等领域得到广泛应用。在项目评估领域,现在基本上仍然以领域专家主观评价为主,这对评估结果的客观性、公正性必然会带来影响,评估过程信息化是项目评估改进的方向和趋势。基于评估的一般过程和BP神经网络的基本思想设计出项目评估的一般模型具有现实意义,应用BP神经网络建立项目评估模型的应用价值值得关注。     

基于BP神经网络的教学评价模型构建

通过对BP神经网络模型的构建和算法进行详细阐述,系统地介绍了BP神经网络理论在教学评价中的应用现状,并给出基于BP神经网络的教学评价模型的构建方法。     

基于BP神经网络模型的企业综合绩效评价方法研究

以平衡计分卡法为基础构建了企业综合绩效评价体系,重点介绍了BP神经网络模型在此企业综合绩效评价体系中的应用方法和步骤,最后对该方法的优缺点进行了分析.     

基于LOGIT模型和BP神经网络的交通方式划分研究

利用LOGIT模型进行交通方式划分,并用BP人工神经网络对其效用值的确定过程进行改进,使应用LOGIT模型计算交通分担率更加合理和符合实际。