基于神经网络组合模型的能源消费量预测研究

为了提高预测的精度,将神经网络组合预测模型应用于能源消费总量预测中,通过建立RBF、ELM、BP神经网络预测模型,用熵值法确定组合预测模型的加权系数,建立神经网络组合预测模型.利用安徽省统计年鉴获得的1991～2007年安徽省能源消费总量进行检验仿真,结果表明组合预测模型的误差较小,精度较高,预测结果更接近于实际情况.     

基于BP神经网络的实践教学质量评价模型研究

该文利用反向传播（Back Propagation,BP）神经网络建立实践教学质量评价模型。将实践教学质量评价指标量化为确定的数据作为其输入,实践教学质量作为输出。运用Excel进行实证研究,发现将该方法运用于实践教学质量评价中,较好的模拟了评价专家进行综合评价的过程,得到了满意的评价结果。     

基于BP神经网络的建筑施工企业信用评价模型研究

建筑施工企业信用对建筑业的发展有着举足轻重的作用,该文根据建筑施工企业特点构建了建筑施工企业信用评价体系,并建立了建筑施工企业信用评价的BP神经网络模型,对建筑施工企业信用进行客观、科学、正确的评价。     

基于BP神经网络的教学评价模型构建

通过对BP神经网络模型的构建和算法进行详细阐述,系统地介绍了BP神经网络理论在教学评价中的应用现状,并给出基于BP神经网络的教学评价模型的构建方法。     

基于BP神经网络优化的灰色线性回归组合模型应用分析

在分析灰色线性回归组合预测模型基本原理的基础上,利用MATLAB强大的计算功能,实现组合预测模型算法。通过实例分析发现拟合结果对实测值出现一定的波动性,故通过建立实测值与模拟值之间的比值序列,再利用BP神经网络模型对该比值序列进行建模优化,以进一步优化组合模型的预测精度。最后实例证明了该优化模型具有较高的拟合和预测精度,是一种可行、有效的优型变形数据分析模型。     

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神经网络的组织网络化发展综合评价模型

组织网络化发展的最终目的是更好地参与并保证企业价值创造．它的有效性最终必须通过企业价值创造过程直接或间接地体现出来,脱离企业价值创造过程的组织网络化发展极易导致“组织网络化泡沫”。因此．必须从企业价值创造的整个过程来研究组织网络化发展问题．并且需要对组织网络化发展与企业价值创造之间的关系进行综合评价研究。建立一个组织网络化发展与企业价值创造的综合评价模型,利用人工神经网络对组织网络化发展与企业价值创造之间的非线性性质进行模型化。应用实例表明．人工神经网络方法应用于组织网络化发展与企业价值创造的综合评价是可行的和有效的。     

教学质量评价的BP神经网络模型

针对教学质量评价的非线性、复杂性等问题,提出了基于BP网络的教学质量评价决策模型,借助其自学习,自适应及最佳逼近性能对评价数据进行量化训练,得到教学质量评价结果。MATLAB仿真结果表明了该评价模型的有效性,获得了较好的评价结果。     

基于遗传算法的组合评价模型

基于主观赋权法和客观赋权法有各自的优点和缺点,文章提出一种基于遗传算法的组合评价模型,通过该模型将多种评价方法进行组合,并利用遗传算法优化各评价方法的权重,根据评价指标函数值评价出各样本的优劣。评价实例的对比分析说明,该组合评价模型的评价结果更符合实际。     

基于神经网络模型的省际绿色金融评价研究

为提出更为完善合理的评价体系,构建省际绿色金融评价指标体系.绿色金融指标权重依据层次分析法确定,输入层为各省份的绿色金融指标数据,输出层为各省份绿色金融综合评分,建立省际绿色金融评价的神经网络模型,并对典型省际进行分析.研究结果表明,广东浙江两地绿色金融发展水平相对较高,贵州青海两地绿色金融发展水平相对较差.针对绿色金融发展现状,提出鼓励绿色金融产品服务创新以及完善绿色金融市场体系等对策.     

基于BP神经网络的项目评估模型研究

项目的申报、实施、验收都需要进行项目评估,项目评估是项目实施过程中的重要工作。项目评估复杂、专业,评估过程和结果具有很强的主观性。BP神经网络具有容错性强、信息分布处理能力高、自主学习、自适应、非线性映射等特点,适合推理规则不明确或推理规则非线性的环境,具有人脑思维的特征,BP神经网络在工程、管理、经济等领域得到广泛应用。在项目评估领域,现在基本上仍然以领域专家主观评价为主,这对评估结果的客观性、公正性必然会带来影响,评估过程信息化是项目评估改进的方向和趋势。基于评估的一般过程和BP神经网络的基本思想设计出项目评估的一般模型具有现实意义,应用BP神经网络建立项目评估模型的应用价值值得关注。     

基于BP神经网络模型的水质评价方法探讨

运用人工神经网络理论和方法,建立了水质评价的BP神经网络模型,并对长治市10眼水井的地下水水质进行了评价,并与综合指数法、模糊综合评判法的评价结果进行了比较。结果表明,用BP神经网络模型评价水资源水质是可行的,为水资源水质评价提供了一个新的方法。     

基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法

滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation, BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示：研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index, TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线精度分析,结果表明：基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve, AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重...     

基于优化BP神经网络算法的网络质量评价

针对现有的BP神经网络算法,提出了在变步长BP神经网络算法基础上的优化方案,并将其应用于网络质量评价当中.在优化方案中,对步长的上升和下降阶段分别采用不同策略进行优化.理论分析表明:优化后的算法能够克服传统算法权值收敛过慢,和变步长算法误差收敛中的震荡问题.仿真表明,优化后的算法会使神经网络的学习误差和网络质量分类的总体误差明显下降并大幅提高评价的准确性.优化算法较传统算法相比误差收敛过程更加稳定,且学习误差下降达9.64％,网络质量分类的总体误差下降达23.1％；优化算法的验证准确率在传统算法的基础上提高了19.65％,在变步长算法的基础上提高了9.88％.由此可见,优化算法在BP神经网络的预测精度方面起到了大幅度提高的作用.     

基于模糊神经网络的企业绩效评价方法研究

针对传统企业绩效评价方法的一些不足,把模糊神经网络方法引入企业绩效评价领域。同时借鉴财政部等六部委颁布的国有资本金效绩评价指标体系,构建本文的评价指标。本文采用基于模糊神经网络的分层次评价方法,用BP神经网络训练财务指标,用模糊神经网络训练非财务指标,最后再构建一个模糊神经网络评价模型,得出企业绩效的评价值。实证结果表明此方法有效可行,且具有较高的准确率。     

基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型

针对高校实验技术人员绩效评价具有多目标、多层次和多因素等特点,提出基于BP神经网络的高校实验技术人员绩效评价模型,并进仿真实验。该模型将实验技术人员的评价指标量化后作为输入层,以实际评价结果为输出目标,通过样本训练BP神经网络,运用训练好的BP神经网络对实验技术员的绩效进行综合评价。该模型输出值与实际目标值及真实评价值都相当接近,得到较为满意的评价结果。     

基于改进的BP神经网络的地下水水质评价研究

运用人工神经网络的理论和方法,建立地下水水质评价的BP神经网络模型。根据《地下水质量标准》(GB/T14848—1993),通过训练该模型对昆明盆地实测12个孔隙水井的地下水水质进行评价,并与层次分析法的评价结果进行了比较。对比结果表明,用BP神经网络模型评价地下水水质是可行的,该模型训练速度快、精度高,能如实地评价地下水质情况。