光面爆破效果BP神经网络预测

介绍了BP神经网络的基本原理，基于Matlab工具箱建立了预测光面爆破效果神经网络模型，从岩石力学性质，周边爆破参数两个方面对光面爆破效果进行分析和预测。为了加快神经网络模型的收敛速度。增强其跳出局部极小点的能力，采用了附加动量法和自适应学习速率结合的方法对网络进行训练，利用该模型对光爆效果进行了预测。取得了很好的效果。     

基于MATLAB的改进BP神经网络在城市日用水量预测中的应用

利用MATLAB神经网络工具箱对城市短期用水量进行模拟,比较各种改进BP神经网络对城市短期用水预测方面的效果,得出用BP神经网络预测城市日需用水量是可行的,其中尤以traincgp方法预测效果最好的结论.     

基于BP神经网络太阳影子定位问题研究

对于直杆太阳影子的定位问题,根据地理知识建立太阳影子和各个物理量之间的函数关系模型,在该模型的基础上利用BP神经网络良好的非线性拟合能力和自学习能力,由直杆太阳影子反演出直杆可能所在地理位置和所测日期。     

基于MATLAB7.2神经网络工具箱的混凝土抗压强度预测

为最大限度地利用回弹法和超声波法混凝土抗压强度非破损检测试验数据,应用通用数学软件Mat-lab7.2神经网络工具箱中的BP人工神经网络(BP-ANN)算法,通过优化网络结构和隐层节点数量建立了拓扑结构为2-10-1的BP-ANN模型;将其充分训练后,用于混凝土抗压强度预测。分析结果表明,混凝土抗压强度预测值与实测值的误差小于5.0%,能够满足工程需要;BP-ANN预测能力较强,具有一定的工程应用价值。     

基于Matlab的改进BP神经网络及其应用

讨论了BP神经网络及几种改进BP神经网络性能的算法．用Matlab编制出相应的BP神经网络算法程序，并将其用于处理紫外分光光度法同时测定Fe，Co，Ni，Cu，V的实验数据，结果表明L—M法收敛最快，精度最高．     

用Matlab的ANN工具箱实现电力负荷的预测

人工神经网络法预测技术可以模仿人脑做智能化处理,对大量非结构性、非确定性规律具有自适应功能。ANN应用于短期电力负荷预测。利用Matlab的神经网络工具箱可以加快预测速度、降低预测难度,同时提高效率。     

Matlab神经网络工具箱及其在软测量建模中的应用

介绍了Matlab神经网络工具箱的一些重要内容,包括数据预处理、训练算法比较、网络泛化能力等.结合一个工业实例阐述了其在软测量建模中的应用,最后通过仿真分析了建模效果.结果表明,利用Matlab神经网络工具箱进行软测量建模研究是行之有效的.     

Matlab人工神经网络工具箱中的BP工具函数及其应用

人工神经网络中的BP网络模型在函数逼近、模式识别等领域得到了广泛的应用，但利用神经网络解决实际问题时，经常涉及到大量的数值计算问题，而运用计算机高级语言编程对神经网络BP模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情，为了解决这个矛盾，Matlab工具箱中专门编制了大量有关设计BP网络模型的工具函数。本分析了Matlab软件包中人工神经网络工具箱的有关BP网络的工具函数，并给出了部分重要工具函数的实际应用。     

改进BP神经网络在郑州市需水量预测中的应用

水资源供需矛盾日益突出,需水量预测已成为广泛关注的焦点．需水量预测可以为“三条红线”的实施提供依据,以强化水资源管理和节水监督管理,缓解水资源供需矛盾．基于BP神经网络模型,采用自适应调整的算法,改进了BP神经网络模型中学习率的求解方法,并将其应用到郑州市经济社会需水量预测中,预测了2012年和2015年经济社会需水量,分别为14．41亿m3和14．84亿m3;通过与BP神经网络模型、主成分回归分析结果对比,发现改进后的BP神经网络模型根据迭代误差自动调整学习率,求解速度和计算结果精度明显提高,适用于郑州市需水量预测．     

BP神经网络在股价预测中的应用

股票价格受多个影响因素的共同影响,且各个因素之间有着比较复杂的关系,是具有高度不确定的非线性系统。利用传统的预测方法有着诸多限制,而采用神经网络的方法则能够较好地克服这些限制,实现良好的非线性预测。文章利用二层前馈神经网络对股市建立预测模型,探讨了网络结构、隐节点个数确定的原则、样本数据的预处理,对长源电力（000966）2009年—2010年共三个月交易数据进行分析。结果表明采用该方法对股价有良好的预测效果,可为投资提供一定参考。     

基于BP神经网络的环境质量评估

利用人工神经网络对地区综合环境质量进行了评价,提出了基于BP人工神经网络、以Matlab为平台的算法程序的人工神经网络环境质量分类模型．并以某地区环境监测数据值为样本,进行了环境质量评价分析．研究结果表明,BP神经网络应用于环境质量评价无需构建复杂的参数方程,且具有基于知识学习的特性,结构简单实用,具有客观性和通用性．     

一种改进BP神经网络算法的编程及应用

采用附加动量并结合动态调整学习率改进BP算法，用MATLAB语言完成该算法程序的编写，并将其应用于处理光催化降解直接橙S水溶液的数据．该程序对训练集和预测集计算结果的相关系数R分别为0．9723和0．9452，处理效果良好．     

基于BP网络的有教师分类算法及应用

介绍BP神经网络的结构及相关算法,并通过实验比较不同情况下对BP神经网络的收敛速度与分类精度的影响。实验表明,合适的参数设置能提高BP神经网络算法的分类精度。     

基于BP神经网络的技术风险评价

通过对技术风险的概念和特点及其发生机理的分析,建立了企业技术风险的评价指标体系,并提出了 一种基于BP神经网络的企业技术风险评价方法。人工神经网络能准确、简便地评价企业的技术风险,且避 免了人工确定指标权重的主观性,是一条具有发展和应用前景的途径。     

基于Simulink的BP神经网络实现研究

BP神经网络是人工神经网络中的一个典型代表,但利用BP神经网络解决实际问题时,经常涉及到大量的数值计算问题,而运用计算机高级语言编程对BP神经网络模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情,为了解决这个矛盾,Matlab中的Simulink提供了大量的可用于实现BP网络的模块,本文通过应用Simulink中的模块构建了一个BP网络,并通过一实例验证了所构建的BP网络的可行性.从而使应用BP网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效.     

基于BP神经网络的图像识别研究

提出一种采用BP神经网络实现钢材编号文字识别的方法？先采用彩色图像HSI空间中S分量的特性，定位钢材区域，然后利用一系列图像处理技术，对图像中钢材编号区域定位、分割字符，最后采用BP神经网络进行字符识别。实践证明，采用BP神经网络，可有效地识别铜材编号，速度快、识别率高，具有较高的实用价值。     

基于BP神经网络的教材质量评价研究

教材质量评价是教材管理工作的关键环节。为了对教材质量进行科学有效地评价,提高评价工作的效率,建立了基于BP神经网络的教材质量评价模型。经过BP神经网络的构建、训练和分类等主要工作,建立了一个具有较高准确率的教材质量评价模型。通过分析结果表明,该模型能够科学和高效地评价教材的质量,具有较高的实用性。     

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。     

基于BP网络对图书销售的预测

在商业竞争中,销售量无疑是一个重要的指标,但“剩余库存”也同样是一个衡量企业竞争力的属性,该文基于BP网络,通过前一段时间的销售数据对未来的数据进行预测从而使发行商正确的掌握各本书的销售情况,从而真正的实现“零库存”的概念。