基于改进BP神经网络的公路旅游客流量预测

针对如何精确预测公路旅游客流量这一问题,论述了公路旅游客流量研究背景,对包括神经网络模型在内的几类模型进行了分析,说明神经网络预测模型运用在公路旅游客流量预测中的优势.以实证分析为背景,论述了改进BP神经网络在公路旅游客流量预测中的应用,并深入研究了实际运用中输入/输出向量的选择、数据预处理方法、隐层神经元数目选择、训练函数选择等实际问题,对预测结果和实际值进行了比较和分析论述,得到一个适合的BP网络.最后对几种预测方法的预测结果进行比较,说明了BP神经网络在公路旅游客流量预测的合理性与可行性.     

BP神经网络在中国旅游发展总量预测中的应用

利用改进的BP神经网络对我国旅游发展总量(旅游收入和旅游人次数)进行了预测,并详细介绍了MATLAB6.5中的神经网络工具箱中的GUI界面的使用程序,得出了BP神经网络能够有效预测旅游发展总量的结论。     

基于BP神经网络的高速公路交通量预测

基于甘肃高等级公路收费年收入的统计数据,结合其收入和交通量之间的粗略关系,运用BP神经网络预测高等级公路各收费站年收入,从而间接地对高等级公路交通流量进行预测,为提高高速公路的管理与服务水平,对提高高等级公路管理部门的信息感知能力和应急处置能力、提高路网运行效率、建设和谐高等级公路具有极其重要的意义。     

基于BP神经网络的交通流量预测设计

在研究交通流量特性的基础上,以交通流量控制为最终目标,建立了基于BP(Back Propagation)神经网络的交通流量预测模型.以某市某三叉口路段为例进行仿真模拟,结果表明预测系统能较准确地预测出交通流量状况.     

RBF神经网络的境外旅游人数预测模型研究

针对传统的境外旅游人数预测模型预测误差大的情况,设计了基于RBF神经网络的境外旅游人数预测模型。首先对旅游样本数据进行归一化处理,对境外旅游人数变动统计。然后通过预测种群构建、评估适应值、惩罚项设置、预测序列平稳性检验、模型预测五个过程完成了基于RBF神经网络的境外旅游人数预测模型的设计。最后,实验证明,RBF神经网络的境外旅游人数预测模型比传统的境外旅游人数预测模型误差小,能够准确对境外旅游人数预测。     

基于BP神经网络的股票预测

股票投资是一项非常复杂的活动。对股票走势的正确预测是非常重要的。本文基于BP神经网络预测模型,对未来股票的走势进行预测,通过实例分析及实际结果,表明BP神经网络的准确性和科学性。     

基于BP神经网络客运量的分析及预测

客运量分析预测是一个复杂的非线性系统，针对传统分析预测方法的不足，采用BP神经网络对客运量进行分析及预测，通过对1990—2002长江三角洲地区社会经济数据与客运量数据的处理，建立了客运量的神经网络预测分析模型，借助MATLAB7．0软件，进行网络学习与训练仿真实验，与线性回归模型分析预测结果进行对比，结果表明应用BP神经网络对客运量的分析预测精度更高、效果更好。     

基于BP神经网络的深基坑变形预测

结合某深基坑工程,以桩体水平位移实际监测数据为样本,建立BP神经网络时间窗口预测模型,采用Matlab平台编写程序,采用Sim函数对网络进行仿真,采用Plot函数进行仿真误差分析,预测围护结构桩体的水平位移.结果表明,预测值同监测值、设计计算值吻合,表明了该预测方法的可行性.     

基于BP神经网络的经济预测方法

在经济分析中 ,通常采用回归分析方法建立数学模型对一个经济系统进行拟合 ,进而对相关经济变量进行预测 .利用人工神经网络 (ANN)的自学习、自适应和非线性的特点 ,可通过建立经济系统的评价指标体系 ,并把经济变量数据归一化处理 ,然后送入BP神经网络中训练得出相应参数再进行预测 ,经过检验得出令人满意的结果 .     

基于BP神经网络的金刚石锯片寿命预测

在花岗石锯切过程中影响金刚石锯片寿命的因素交错复杂,对正确设计、制造和使用工具都带来极大困难。利用神经网络方法,研究花岗石种类、特性、锯切参数等多处因素对工具寿命的交互影响规律,对花岗石锯切用金刚石圆锯片的制造、使用起了指导作用,从而提高工具的加工效率,降低加工成本,经网络训练表明：（１）以花岗石的石英、长石和斜长石的百分含量、抗拉强度、抗压强度;（２）以锯切用量的切深、进给量、锯片圆周速度为输入     

基于BP神经网络的黄金价格预测分析

利用BP神经网络建立黄金价格的非线性预测模型,实验结果表明,该网络有较好的预测精度。同时,提出了对于BP神经网络在作为价格预测模型时的一些优化意见与建议。     

基于BP神经网络的我国股指期货价格预测

应用BP神经网络理论提出了我国股指期货市场价格走势短期预测模型。首先根据实验数据的特点分别构建单因素、多因素BP神经网络预测模型,再通过重复试验的方法,运用BP神经网络对股指期货价格序列进行训练,从而对股指期货价格进行预测。结果表明,通过BP神经网络预测模型得到的预测值与股指期货的实际价格有着很高的拟合度。     

基于BP神经网络的我国碳排放情景预测

碳排放预测有助于碳减排目标和碳减排路径的科学制定。借鉴STIRPAT模型的影响因素,选取人口、城镇化率、人均GDP、第三产业GDP比例、能源消耗强度、煤炭消费比例等6项因素为自变量,以1980-2009年的指标数据为训练样本,运用BP神经网络方法构建了我国碳排放预测模型,并对2010-2015年我国碳排放进行预测,结果表明我国“十二五”期间应适当降低GDP增速,促使碳排放目标的有效实现。     

基于BP神经网络的就业人口数量预测研究

介绍了重庆市就业人口数量预测的BP神经网络预测模型的设计和预测原理．以2005年的《重庆市统计年鉴》提供的数据为依据,论证了该预测模型的可行性,并用此模型对2006—2008年重庆市就业人口数量进行了预测．     

基于BP神经网络的机场旅客吞吐量预测

利用BP神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性,设计了具有成都双流国际机场特点的、低成本的机场旅客吞吐量的BP神经网络预测模型,经过BP网络预测软件运行检验,证明在该机场应用BP网络预测方法不仅可行,而且有更好的预测精度。     

基于BP神经网络的就业人口数量预测研究

介绍了重庆市就业人口数量预测的BP神经网络预测模型的设计和预测原理．以2005牟的《重庆市统计年鉴》提供的数据为依据，论证了该预测模型的可行性，并用此模型对2006-2008年重庆市就业人口数量进行了预测．     

基于改进型BP神经网络的油井产量预测研究

为了保证油田生产持续稳定地发展,针对油田单井产量提出了基于改进型BP神经网络的预测模型。对传统的BP神经网络的结构和训练算法进行了研究,发现它存在易于陷入局部极小,收敛速度慢等问题。提出了使用LM算法的改进型BP神经网络。最后给出了基于改进型BP神经网络的单井产量预测模型仿真实验。结果证明该算法的实用性和可行性,在油井产量预测方面有一定的实用价值。     

基于BP神经网络的世界黄金价格预测

通过建立BP神经网络,把世界敏感度、美国的货币政策、中国的货币政策等因素作为网络输入端,将世界黄金价格分为几个区间作为网络的输出端,对世界黄金价格预进行了预测,实现了良好的网络训练和预测效果.     

基于BP神经网络的非线性插值计算

基于ＢＰ神经网络的非线性插值计算①曹志彤（杭州大学物理系杭州３１００２８）以反应式步进电动机定子绕组的非线性电感为例,将插值节点作为学习样本集,采用ＢＰ神经网络模型模拟人脑神经元组织的信息处理机制,获取了反应式步进电动机定子绕组电感的非线性函数逼近的...