BP神经网络在大坝安全综合评价中的应用

提出了基于改进的BP神经网络的大坝安全综合评价方法，将改进的BP神经网络应用于大坝综合评价，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价模型。通过对给定学习样本模式的学习，获得取学习样本中所体现的评价专家的经验、知识、主观判断及对目标重要性的倾向。当需对评价对象作出新的综合评价时，该方法便可再现评价专家的经验、知识和直觉思维，从而实现定性分析与定量分析的有效结合，较好地保证评价结果的质量，示例表明，这一评价方法是合理、可行的。     

粗糙集神经网络理论在矿井通风系统评价中的应用

针对矿井通风系统神经网络评价法中建立样本的不稳定性问题,开展了基于粗糙集和BP神经网络理论的通风系统综合评价研究。以某矿井通风系统为研究对象,应用粗糙集数据分析系统对矿井通风系统评价指标的原始数据样本的分类质量进行了检验;在此基础上,基于人工神经网络理论,建立了矿井通风系统的粗糙集神经网络评价模型,从而形成了一种新的基于粗糙集神经网络理论的矿井通风系统评价方法。研究结果表明,经过模型的数据检验和应用性验证,其理论评价结果与实际情况相符,且网络总误差小于0.004;这说明基于粗糙集神经网络的综合评价方法在矿井通风系统评价中有很好的实际应用效果。     

矿井安全生产的神经网络评价

为解决矿井安全生产问题,基于人工神经网络理论,分析了安全评价系统的复杂性,确定了矿井安全生产评价指标,建立了神经网络评价模型,通过实证分析取得较好的结果.评价结果表明,BP神经网络方法在矿井安全评价中避免了以往用层次分析法和模糊综合评判法带来的不足,使矿井安全评价更趋完善.     

基于BP神经网络的工程项目安全耐久性评价

通过对人工神经网络的分析,结合工程项目安全耐久性评价,将BP神经网络的技术应用于拟建工程项目安全耐久性的评估中,可以实现在项目建设前期对工程项目质量等指标的客观定量评价,为工程项目建设的决策提供有效的依据。     

BP神经网络在煤矿本质安全评价模型中的应用

煤矿井下是一个复杂多变的人-机-环境-管理系统.运用人-机-环境-管理系统理论,以煤矿人、机、环境、管理4个单要素和系统整体为研究对象,对煤矿本质安全的评价和持续改进开展了系统分析和研究.在人的行为理论分析基础上,建立人因素本质安全评价模型;对设备进行了人机工程学分析,利用可靠性原理建立了设备本质安全评价的指标体系;在将煤矿井下环境归类为作业环境和地质环境的基础上,建立了环境本质安全评价的指标体系;根据职业健康安全管理原理,以国家本质安全管理体系为指导,建立了煤矿本质安全管理体系指标体系;根据人-机-环境-管理4个子要素建立了煤矿本质安全评价综合指标体系.最后以陕西某煤矿为研究对象,利用BP神经网络评价模型展开分析研究,发现了煤矿本质安全建设的不足,进而提出改进措施,从而有效推进煤矿安全生产,最终实现煤矿的本质安全目标.     

遗传算法在矿井安全管理评价中的应用

在考察传统安全评价方法之弊端的基础上,提出了利用遗传算法理论进行安全评价的可行性和优越性;给出一种同时确定神经网络结构和权值的遗传优化方法;提出和分析了基于遗传算法的矿井安全管理评价模型及其评价步骤;并通过实例证明了遗传算法应用于矿井安全管理评价中的可行性和优越性。结果表明,遗传算法应用于矿井安全管理评价,其评价结果更准确,精度更高。     

BP神经网络在大气环境质量评价中的应用研究

针对城市大气环境质量问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市大气环境质量评价的BP 神经网络模型.通过实例进行评价分析,说明用BP 神经网络方法评价城市大气环境质量是可行的.该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得城市大气环境质量评价结果的精度大大提高.     

BP神经网络在教学质量评价中的应用观察

人工神经网络是一种新技术,具有非线性处理、适应学习能力强等优势,BP神经网络是人工神经网络中的一种,具有极强的非线性处理能力.本文就人工神经网络和BP神经网络的相关概念进行分析,研究基于BP神经网络的教学质量评价体系,并对BP神经网络在教学质量评价中的应用进行探讨,以便建立完善的质量评价体系,促进教学质量的提高,推动高职院校的发展.     

基于BP神经网络的航空公司安全管理体系评价

为了对航空公司安全管理体系进行科学合理的评价,从民航安全管理体系(SMS)"安全政策、风险管理、安全保证、安全促进"4个组成要素出发,构建航空公司SMS评价指标体系.运用OWA算子AP法进行赋权,降低评价过程中人为因素影响产生的误差.以MATLAB软件为平台,利用BP神经网络计算速度快、计算精确、能减少人为干扰的特点,建立BP神经网络评价模型.首先,输入初始样本对神经网络进行训练,再输入测试样本进行测试,最后根据测试结果提出建议.结果表明,BP神经网络能对航空公司SMS建设实施情况进行准确的判断.     

基于BP神经网络的矿山安全文化评价体系

为了完善和加强矿山安全文化的建设,根据矿山自身的特点,本文提出了一种对矿山安全文化进行合理、科学、全面评价的方法。根据国际SMART准则,从安全环境、安全管理、安全培训、班组长素质、员工行为、安全事务6个方面确立了21项安全文化评价指标,提出了安全文化等级划分标准,并在MATLAB平台上建立了基于BP神经网络的安全文化等级评价体系。以6个矿山的样本数据作为训练样本,经过训练,结果显示当迭代次数为355时,网络的全局误差达到要求,并且输出值与期望输出值之间呈基本吻合,误差比较小。最后,以该神经网络对恒祥煤矿的安全文化等级进行预测,输出结果表明该矿山的安全文化等级为4级,与该矿山的安全文化实际状况相符。因此,BP神经网络具有很好的学习功能,通过样本训练后能够准确地对矿山安全文化进行评价,为提高矿山安全文化水平提供参考和依据。     

BP神经网络在专家系统开发中的研究与应用

针对专家系统开发过程中遇到的"知识瓶颈"问题,提出了神经网络与专家系统相结合的方法,利用神经网络训练和学习得到的故障数据来丰富专家系统的知识库,提高专家系统诊断的准确性。基于某型燃气轮机对此方法进行了验证,结果证明这种方法是可行的。     

基于模糊综合评判和BP网络的商品住宅品质评价方法

在分析影响商品住宅品质的硬性指标和软性因素基础上,提出采用二层次模糊综合评判模型来综合评价商品住宅的品质,并尝试用BP神经网络（Back Propagation NN）来确定各因素的权重分配.通过一个算例的分析表明,BP网络确定的权重分配能够客观反映消费者群体对商品住宅品质的真实诉求,采用模糊综合评判方法评价商品住宅的品质也是可行的.     

基于指标气体的 BP 神经网络煤自燃预测系统

针对煤矿自然发火的预测问题,在指标气体分析法的基础上,构建 BP 神经网络,选取CH4/ CO、O2/ CO2这两组指标气体浓度比作为网络的输入以降低通风条件的影响,经过训练后,判断检测点是否发火并以0或1的形式输出。网络经过43次训练后,误差达到预设的范围（﹤0.0001）。研究表明,利用 BP 神经网络处理从煤层收集到的气体浓度并作出发火预报是可行的且具有相当优势的。     

BP神经网络在GDP预测中的应用研究

在经济预测中,通常采用回归分析方法建立模型对经济运行进行拟合,但由于经济系统的复杂性,许多回归模型尤其是线性回归模型难以达到要求的精度。本文采用BP神经网络方法建模,利用其自学习和非线性的突出特点,得到了较为满意的预测结果。     

BP神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一，本文利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测时，根据影响因素确定了模型构成，并对输入变量选择进行了讨论，典型算例的计算表明该方法是有效的。     

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神经网络的食品安全抽检数据挖掘

数据挖掘技术在食品安全领域拥有巨大的应用价值和潜力。通过分析逆向传播(BP)神经网络算法,说明使用该方法的可行性和优越性。以抽检数据为对象,阐述了数据预处理过程,设计并实现了数据挖掘实验。最后利用挖掘结果进行食品检验结论预测,验证了方法的实用价值和指导意义。实验表明,基于BP神经网络的数据挖掘方法具有良好的过程健壮性和较高的结果准确性。通过预判不合格食品的出现,可以指导实际食品安全抽检工作,从而杜绝食品安全问题的发生。     

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．     

基于BP神经网络的核安全事故分级研究

利用国际核事故分级表的量化指标作为分级标准,以福岛核事故的厂外检测样本中的I-31、Cs-37、Cs-34等指标作为参照,利用MATLAB构建BP神经网络,预测核事故的等级,构建了五级、六级、七级核事故等级预测模型。结果表明:分级后的核事故预测模型的预测准确率得到了较大的提高。     

BP神经网络的改进及应用

合理的选择网络结构是BP神经网络研究中一个重要问题.对传统的BP网络结构进行了改进,在确定BP网络的隐层节点个数时给出了BP网络结构的自适应算法,使得隐层节点的选取动态实现,增强了BP神经网络的适应能力.并应用改进后的BP网对高校教学工作水平评估体系进行建模,为高校教学管理决策提供了科学依据.