改进BP神经网络的武警装甲车保障能力评估

影响武警装甲车战时平时保障能力的因素很多.针对当前武警装甲车保障能力评估方法的模糊性和不确定性,建立了以武警装甲车保障能力为目标的评估指标体系.采用萤火虫算法优化BP神经网络,确定其初始权值和阈值,并在此基础上提出一种评估武警装甲车保障能力的方法.根据建立的模型进行计算并分析,表明萤火虫神经网络具有更快的收敛速度和更高的准确性,可适用于武警轮式装甲防暴车保障能力的评估.     

利用MATLAB实现BP神经网络的设计

BP网络，即多层前馈神经网络，因其采用误差反向传播算法（Error Back Propagation，即BP算法）而得名，是目前应用最为广泛的神经网络之一。主要应用于模式识别、函数逼近、数据压缩及预测等领域。美国的Mathwork公司推出的MATLAB软件包既是一种非常实用有效的科研编程软件环境，又是一种进行科学和工程计算的交互式程序。MATLAB本身带有神经网络工具箱，可以大大方便权值训练，减少训练程序工作量，有效的提高工作效率。     

基于PSO的BP神经网络纱线条干CV值预测研究

本文简要介绍了BP神经网络所用的BP算法,针对BP算法的不足之处,采用粒子群优化算法作为BP网络的学习训练函数,优化BP网络的训练速度和精度,建立了基于PSO的BP网络模型。同时,将这种优化后的BP网络模型应用于纱线条干CV值预测技术中,验证了该网络模型的性能。     

基于BP神经网络的干热风灾害预测

干热风是我国新疆,西北等地农业气象灾害之一,其形成因素呈现复杂的非线性关系.利用传统方法很难建立起一个精确完善的预测模型.人工神经网络具有强大的非线性映射能力,尤其是BP神经网络在预测领域中被广泛应用.本文利用BP神经网络对干热风灾害进行了预测.结果表明,基于BP神经网络的干热风预测模型误差小,能达到满意的效果.     

基于BP神经网络的水产健康养殖专家系统设计与实现

针对传统专家系统的知识获取困难、推理能力弱、智能水平低和实用性差等缺点,阐述了BP神经网络运用于水产健康养殖专家系统的设计思想,对水产养殖中的饲养、水环境调控、疾病诊断的模糊描述进行量化,从系统模型和实现流程上说明本专家系统的特点,并以水质评价子系统为例,对平台功能和性能进行测试.实验数据表明,误差小于1%.该平台克服了完全依靠专家经验的主观性,诊断效率高,具有较高的实用性、通用性和灵活性.     

基于BP神经网络的集中监测系统故障诊断

铁路信号集中监测系统通过采集信号设备开关量、模拟量并记录分析,实现了设备工作状态监测、故障报警等功能。为了进一步实现集中监测系统对设备故障原因的分析,讨论基于BP神经网络的集中监测故障诊断流程,对信号设备故障机理的分析确定特征参量,再利用集中监测系统功能获取故障数据,将故障数据作为训练样本对神经网络进行训练,从而获取其中的映射关系。集中监测系统实时监测特征参量的异常变化,将测试的信号设备特征参量作为待诊断样本输入神经网络。结果表明,网络将会输出最匹配的诊断结果,实现集中监测系统的故障诊断功能。     

基于BP神经网络的湘江出口水质评价

依据1999—2011年湘江出口樟树港站水质监测数据,选取溶解氧等10个水质指标,对数据优化后运用BP神经网络模型对其进行水质综合评价与分析,发现湘江出口水质具有明显的季节性与趋势性,近年来水质有所好转.同时对氨氮、溶解氧、总氮3个指标进行了季节性分析,并运用季节性水平模型计算了水质综合指数的季节比,将13年来的数据分3个年段对比分析,发现水质综合指数季节比与湘江降水量季节比、湘江出口水温季节比存在负相关性.     

样本量变化对上证指数预测精度的影响——基于MATLAB的BP神经网络模型的预测分析

选取具有不同变化特征的两个时段的上证指数每日收盘价为研究对象,使用基于MATLAB的BP神经网络模型,分别预测最后10个交易日的每日收盘指数,并对预测精度进行对比。结果表明,在同一个BP神经网络中,增加输入样本个数确实有助于提高短期预测的精度,但样本区间的选择是关键,时段内的样本应具有大体相同的变化趋势。当样本量变化时,调整网络模型结构也有助于提高短期预测的精度。对于深受政策影响的中国股市而言,将人工神经网络用于股市的短期预测更有意义。     

基于BP神经网络的手写数字识别研究

将BP神经网络应用于手写数字识别,通过实验证实,该方法具有较高的识别率和可靠性．     

基于BP神经网络的项目投资风险评价

为了科学准确地对风险投资项目进行评价，利用BP神经网络的原理建立了用于项目投资风险评价的BP神经网络模型，通过对福建省14个高技术项目投资风险的评价，表明由该模型获得的结果是可靠的。     

基于神经网络股票预测的研究

利用股票市场的理论和神经网络的BP算法来预测股票价格.先对股票进行基本面的分析,再对股票进行技术面的分析.运用技术分析的技术指标和神经网络优势,对股票进行大数据量的训练,使得模型可靠,再对股票进行测试.从实验的效果来看,取得令人满意的效果.     

地质灾害评估技术研究

系统阐述了地质灾害评估工作中提出的背景、目的、任务、特点、调查内容、评估方法和工作程序,并讨论了地质灾害的减灾对策.     

基于神经网络的证券预测技术研究

本文借助神经网络对非线性函数的逼近能力，提出了BP算法的改进型算法及基于BP算法的指数预测模型，通过对比传统预测算法，证实改进后BP算法用于指数预测的可行性及准确性．     

基于BP神经网络的串联塘水质综合评价模型

介绍BP神经网络模型的结构原理和算法,分析了在建模过程中可能出现的问题并提出了解决方案,根据国家环保总局发布的地表水环境质量标准和串联塘修复水质的实测数据,建立了具有较好泛化能力的三层BP神经网络,为评价污水净化效率及串联塘的合理规划提供了科学的依据.同时表明,由于BP神经网络模型高度非线性以及输出结果以连续函数形式表达,其对水质进行的综合评价更客观.     

计算线性网络等效电阻的简单方法

本文给出简网络的递推法，用它计算等效电阻，不用列，解电路方程组，因此编出的程序非常简短。     

建设用地地质灾害危险性评估关键技术问题的探讨

就建设用地地质灾害危险性评估工作中关于现状评估与预测评估的关系、地质灾害体规模划分、地质灾害易发性评价、地质灾害体的稳定性评价和地质灾害危险区划分等关键技术问题开展讨论.     

基于加权模糊优先相似法评价光伏系统经济性

讨论了光伏系统的典型应用系统－光伏水泵安装站址的环境条件对其经济性的影响，给出经济性评价因素的指标体系。以此为基础，采用加权模糊优先相似法对几个将要安装光伏水泵的站址进行了经济评价。     

基于自组织特征映射的神经网络的矢量量化

本文设计了一种神经网络矢量量化编码方法－基于自组织特征映射的神经网络的矢量量化,利用Kohonen网络的自组织聚类功能,设计矢量量化器码书,实现矢量量化。该神经网络速度快,效率高,适用于语音和图象数据压缩,并对SOFM算法应用于图象矢量量化进行系统的研究。     

基于GPRS无线网的远程环境参数监测系统

在科技高度发达今天,人类越来越重视对自己生存环境的保护.科技的发展在为人类造福的同时也应该尽量避免破坏人类的生存环境,并应进一步服务于环境保护事业.因此,各种用于环保监测的电子仪器、电子设备应运而生.本文所述的就是一个用于环境保护的电子监测系统设计.系统将单片机技术与现代网络技术以及新兴的GPRS无线通信技术有机地结合起来,实现了远程环保参数监测的功能.