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.     

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。     

基于神经网络的公路网规模预测

路网规模研究是公路网规划的重要内容。考虑影响公路网合理规模的多种因素，提出了一种基于BP神经网络的公路网规模预测方法，并建立了模拟路网规模与其影响因素间的非线形关系预测模型。步骤依次为：改进传统的BP算法、合理确定影响因素、建立预测模型、模型的训练与检验、数据预测。预测结果表明，该方法客观、合理，预测精度高，实用性强，具有较强的理论与实际应用价值。     

改进型BP神经网络的港口吞吐量预测

为了提高港口吞吐量预测模型的适用性,满足港口决策的需求,对传统时间序列BP神经网络预测模型进行改进,将未来三年的吞吐量作为输出层参数,以tansig函数和logsig函数为传递函数,建立了改进型时间序列BP神经网络预测模型,利用trainlm函数训练神经网络,预测未来三年的港口吞吐量。对深圳港集装箱吞吐量进行了预测,结果表明,改进型时间序列BP神经网络模型泛化能力更强,拟合精度更高,且避免了传统预测模型循环预测产生的误差叠加,具有较好的适用性。     

基于BP神经网络的短期降水预报

人工神经网络(Artificial Neural Network,简记为ANN)是最近发展起来的十分热门的交叉学科,它涉及生物、电子、计算机、数学和物理等学科,并在工程上具有非常广泛的应用前景．本文介绍了BP神经网络的结构及算法,基于BP神经网络的短期降水预报模型的建立,并分析了BP算法在该应用中的优缺点．     

基于BP神经网络的纺纱质量预报模型

简述了纺纱质量预报的理论与实际意义，应用了BP神经网络的标准算法。通过建立BP神经网络模型对细纱条干不匀率(CV）断裂强力(BS)与纺纱断头率(ED)进行预报，并与多元线性回归方法进行比较，验证了BP神经网络预报的准确性与高效性。最后以纺纱断头率(ED)预报为例，指出了今后神经网络在纺纱质量预报应用中亟待解决的问题。     

我国体育人口增长预测模型研究

运用文献调查、逻辑分析、类比分析等研究方法对体育人口增长预测模型的构建进行研究,其目的是通过构建体育人口增长预测模型,准确地预测我国未来体育人口的增长,为相关决策部门制定健身政策提供理论参考。文章阐述了体育人口的特点以及神经网络的基本原理,论述了运用BP神经网络进行体育人口增长预测的可行性,建立了基于BP神经网络体育人口增长预测模型,补充了体育人口增长预测理论研究的空白,对我国未来准确预测体育人口增长具有一定现实意义。     

基于BP神经网络模型的城市生活垃圾产生量预测研究

提出一种基于BP神经网络Levenberg—Marquardt算法建立城市生活垃圾产生量的网络预测模型。该方法优于传统的灰色理论预测模型和根据人口数预测垃圾产生量，预测结果客观、合理、精确，实用性强。该研究方法对我国城市生活垃圾管理和环境规划具有一定的指导意义。     

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神经网络预测的自相关过程MMSE控制

自相关过程的质量控制,常采用基于MMSE控制器的SPC／APC整合方法进行监测．而MMSE的设计,依赖于自相关过程预测的精度．对自相关过程采用BP神经网络进行预测,APC过程采用MMSE控制器进行过程调整,最后采用SPC进行过程监测．仿真实验表明：该方法能够有效去除自相关的影响,是一种有效的自相关过程监测方法,有实际应用价值．