基于BP神经网络的税收预测模型

在分析影响税收主要因素的基础上，将反向传播（BP）神经网络理论应用于税收的预测．首先对初始数据进行预处理，使其适应BP神经网络学习的要求，然后建立基于BP神经网络的税收预测模型．采用实际数据对模型进行验证，并将其与传统的统计模型相比较，证明了基于BP神经网络的税收预测模型有较高的精度和较强的实用性．     

基于BP神经网络的股市预测模型

本文介绍了神经网络的基本概念,建立BP神经网络模型,以某个股实际收盘价为原始数据样本,对网络进行训练后,对股票价格进行了短期预测,并计算出预测值和实际值的误差。通过实验发现该模型收敛速度快,预测精度高。     

基于BP神经网络的艾滋病预测模型

利用神经网络的自学习、自适应及非线性逼近能力,建立了艾滋病预测模型,并利用Matlab的神经网络工具箱进行开发实现.经过实证研究,表明了该模型的有效性,为艾滋病预防提供了一种科学、可行的预测模型。     

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神经网络的垃圾热值预测模型

 入炉垃圾热值不稳定,对焚烧炉的稳定运行有很大影响。采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立垃圾焚烧炉入炉垃圾热值的预测模型。利用Garson方法和主成分分析法对某垃圾焚烧电厂在线运行数据进行分析后,作为BP神经网络的输入参数,实现入炉垃圾热值的在线测量和预测。研究结果表明,该模型预测平均相对误差为2.64%,检验样本相对误差平均值概率为95%的置信区间为[-1.75,2.59],有较高的准确性和置信度,具有较好的工程应用价值。     

基于BP神经网络的福州市人口预测模型

根据福州市区1981-2004年的人口统计数据,应用BP-MSM算法,建立福州市区BP神经网络的时间序列预测模型,并与一元线性回归模型、人口自然增长模型、指数函数模型、幂函数模型、马尔萨斯人口增长模型、Logistic人口预测模型的预测结果进行比较,结果表明BP神经网络对人口数量的预测精度更高,效果更好.     

基于BP神经网络的刻蚀偏差预测模型

刻蚀是将设计版图转化为到晶圆图形的重要步骤,刻蚀质量的好坏直接关系到芯片或集成电路的性能,而影响刻蚀质量(蚀刻偏差)的孔径效应和微负载效应在很大程度上取决于版图密度、图案间距等布局特征。为了探究在固定刻蚀工艺参数下的版图特征对刻蚀偏差影响,本文提出了基于BP神经网络的刻蚀偏差预测模型。首先,对一维版图的特征提取并建立用于训练模型和测试模型的训练集与测试集,然后,训练和优化该BP神经网络模型。实验结果表明,该模型预测值的绝对误差可达±2 nm以下,而相对于真实刻蚀偏差的相对误差可达10%以下。因此在较大技术节点下,这种基于BP神经网络模型的预测精度是可以接受的。     

基于BP神经网络的美国人口预测模型

BP算法神经网络是一种曲线拟合方法,因为其内在的自适应性,可以以任意精度逼近非线性系统,通过曲线拟合能够较好的反映社会自然现象的本质。本文把这一理论应用于美国人口预测模型,体现了BP神经网络在人口估计中的优越性。     

浅谈BP神经网络预测模型

行程时间预测是交通流诱导系统研究的一项重要内容。本文分析了各种预测方法和几种预测途径，给出了建立BP预测模型的关键因素，总结了BP神经网络预测的优缺点。     

浅谈BP神经网络预测模型

行程时间预测是交通流诱导系统研究的一项重要内容。本文分析了各种预测方法和几种预测途径,给出了建立BP预测模型的关键因素,总结了BP神经网络预测的优缺点。     

基于BP神经网络的区域短期地震预测模型研究

在详细分析和归纳地震数据及其特征的基础上,提出了可以对地震震级进行量化预测的方法,以江苏省区域为研究对象,采用线性回归和常规BP神经网络方法进行了震级预测,并在总结了这两种方法优缺点的基础上,提出了"线性回归+神经网络"的融合模型。回溯检验结果表明,该模型的预测效果得到显著改善。     

大棚气候的BP神经网络预测模型研究

以大棚外气象因子中温度、湿度、辐射等为输入量,分别以大棚内气温、地温、湿度等气象因子为单项输出量,构建了基于神经网络预测预报原理的大棚小气候预测模型,模型预测结果好,该模型一方面能够解决大棚内气候资料缺乏的问题,另一方面能够提前模拟大棚内气候,对大棚的环境调控起指导作用.     

基于BP神经网络的电解加工精度预测模型

为精确地预测电解加工精度,采用了BP神经网络的方法进行建模．在分析影响加工精度主要因素的基础上,确定了BP神经网络模型的特征参数,并根据实际情况,确定了输入层和中间隐层的维数,从而确定了模型的结构．用试验参数对模型结构进行训练,最终建立了一个用于电解加工精度预测的BP神经网络模型．利用该模型进行的精度预测结果表明,该模型的预测误差可以控制在10％以内,具有很高的精度预测能力．     

基于BP神经网络的实验室计算机故障率预测模型

随着信息化技术在各个学科领域的渗透,高校中越来越多的课程要求学生在计算机实验室完成相关操作,随着上机人次陡增,计算机的损耗也随之增大。为了更好地对实验室进行维护,以湖北大学知行学院计算机系2005年计算机实验室210台计算机的历史故障率为样本,采用JAVA语言,利用BP网络训练模型预测该批计算机的故障率,然后对照历史数据发现一定的误差,再利用增加动量项法对该BP算法进行改进,改进后的样本训练预测结果与历史数据基本保持一致。     

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。     

基于灰色BP神经网络的中国人口预测模型

基于“国家人口发展战略研究报告”中的数据,采用“小波去噪”处理方法,建立GM（1,1）模型与BP神经网络相结合的灰色神经网络模型,对中国人口结构、分布、出生率、自然增长率、数量、抚养比例、男女比例等七个指标进行预测,并对预测结果运用PP样条拟合进行计算机模拟。     

基于BP神经网络的药品销售预测模型设计

提出一种根据药品的历史销售数据来建立数据仓库的方法,并建立了药品销售预测模型.该模型利用BP神经网络的学习理论建立算法来预测下一年药品的销售量,为药品生产提出优化方法,从而形成一个有效的药品生产决策系统模型.     

基于BP神经网络的公路风吹雪雪深预测模型

公路风吹雪雪深预测作为国际雪冰学领域的研究热点和难点问题一直未能很好解决.以白茫雪山防雪走廊段安装的自动气象站和当地气象局提供的气象资料为基础,提取了对公路风吹雪雪深有影响的4种因素(降雪量、大气温度、风速和湿度)的指标值,建立了基于BP(back propagation)神经网络的公路风吹雪雪深预测模型.对研究区5次降雪过程中所记录的199组数据进行训练学习,用20组数据来验证建立的模型,验证结果表明20h累计雪深预测值的误差在10%以内,85%的雪深预测值误差在20%以内,因此所建立的模型具有很强的泛化能力和较高的精度.并对降雪量、大气温度、风速和湿度这4个因素进行了敏感性分析,表明雪深与降雪量成正比,与其他3个因素成反比,其中降雪量对雪深的影响最大,风速次之,湿度最小.     

深圳港基于BP神经网络的集装箱预测模型

运用BP人工神经网络建立了深圳港集装箱吞量的预测模型，得出深圳港2001－2005年的集装箱吞吐量，研究结果表明，该预测方法具有很强的学习与泛化能力，预测结果对深圳港的发展有较强的借鉴作用，可以提高深圳港处理运量的能力。     

基于BP神经网络的混凝土抗压强度预测模型的建立

本文采用误差反向传播神经网络(BP)建立了混凝土抗压强度的预测模型,在不同的误差目标值及隐含层节点数条件下,探讨模型的预测精度。实验结果表明,当误差目标值设定为0.01、隐含层节点数为3时,模型的预测精度最高,平均误差百分数为6.6%。当误差目标值设定较大时,样本的预测值与实测值会发生明显的偏差,预测效果不佳。