基于MATLAB的神经网络在城市环境质量评价中的应用

应用人工神经网络网络模型,结合MATLAB中BP网络算法的基本训练函数,建立了城市环境质量评价的BP神经网络模型。应用该模型,对广州市1997年至2002年的环境质量进行综合评价。结果表明,人工神经网络用于评价城市环境质量是可行的,且具有客观性和通用性。     

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.     

BP神经网络模型在城市环境质量评价中的应用

针对城市污染问题,运用人工神经网络理论和方法,建立城市环境质量评价的BP神经网络模型。通过实例进行评价分析,并与灰色关联模式识别评价结果进行比较,说明用BP神经网络方法评价城市环境质量是可行的。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,使得城市环境质量评价结果的精度大大提高。     

基于遗传神经网络的环境质量评价系统

基于遗传神经网络的环境质量评价方法是用遗传算法和BP算法相结合的混合算法来训练环境质量评价神经网络预测模型的权值,即先通过遗传学习算法进行全局训练,再用权重调整BP算法进行精确训练,这一算法克服了BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,环境质量评价实例证明提高了预测精度.又将三种评价方法的评价结果进行对比,得到该方法的评价结果比传统的专家评价法的评价结果更加准确.因此该方法也为环境质量评价提供了一种新的研究思路和分析方法.     

基于人工神经网络模型的喀斯特地区枯水资源承载力评价——以贵阳市为例

枯水资源是关系喀斯特地区经济、社会和生态环境和谐发展的重要资源和环境因素.创建了喀斯特地区枯水资源评价指标体系;针对水资源系统自身的不确定性、模糊性以及其他评价方法存在的问题,将人工神经网络模型中的BP网络模型用于喀斯特地区枯水资源承载力的评价中,并以贵阳市为实例进行了评价.评价结果与实际较为吻合,BP网络模型是喀斯特地区枯水资源承载力评价方法的一种新探索.     

基于优化BP网络的化工企业安全评价模型研究

安全评价就是利用相关技术手段对企业生产过程的安全风险进行评估,本文针对当前基于人工神经网络的安全评价方法存在容易陷入局部最优的问题,提出了利用遗传算法优化BP网络模型以解决局部最优问题,建立了基于优化BP网络的化工企业安全管理评价预测模型,并以中部某化工集团提供的安全生产状态数据构建安全评价预测模型,在Matlab7.0上实现该预测模型,仿真结果表明该模型对化工企业安全生产进行较为客观的评价,为企业安全生产提供指导依据,具有一定的实用价值.     

基于人工神经网络的动态联盟制造资源评估方法

在研究了多指标综合评价指标体系的构建与优化理论、Matlab关于人工神经网络的建立和分析了人工神经网络的BP网的优缺点基础上，构建了制造资源评价指标体系：提出应用人工神经网络对制造资源综合评价指标体系进行建模；并用Matlab进行程序编制；形成了基于神经网络的的制造资源综合评价模型和算法。     

基于遗传神经网络的环境质量评价

介绍了基于遗传神经网络的环境质量评价方法.这一算法克服了BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,环境质量评价实例证明提高了预测精度.阐述该方法的评价结果比传统的专家评价法的评价结果更加准确,为环境质量评价提供了一种新的研究思路和分析方法.     

城市环境质量的BP网络综合评价

人工神经网络已广泛用于模式分类与识别等问题，而城市综合环境质量评价是多因子组合的模式判别问题．采用二级 Ｂ Ｐ 网络构造城市综合环境质量评价模型，该模型应用于四川省 １６个城市的环境质量综合评价和排序，研究结果表明， Ｂ Ｐ网络用于环境质量综合评价具有通用性、客观性和实用性．     

BP人工神经网络在聚合物溶液体系活度预测中的应用

应用不同BP人工神经网络对不同聚合物溶液体系的活度进行了训练,共12个系统,613个数点,总的平均相对误差为0．0263,在采用相同BP人工神经网络对聚合物PS与不同溶剂溶液体系的活度进行试练时,总的平均相对误差为0．0212,而利用相同BP人工神经网络对同一聚合物不同溶剂溶液体系的活度进行预测时,总的平均相对误差为0．0484。     

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.     

基于BP神经网络模型的临汾市县域经济发展水平差异的测定与分析

根据区域经济学的相关理论,选取了8个与临汾市县域经济发展水平关系密切的指标,在BP神经网络工具箱的支撑下,构建临汾市县域经济发展水平的BP神经网络评价模型,并通过对频数分布特征及反映区域差异的总体指标的分析,表明临汾市县域经济发展水平空间分异显著.     

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Simulink的BP神经网络实现研究

BP神经网络是人工神经网络中的一个典型代表,但利用BP神经网络解决实际问题时,经常涉及到大量的数值计算问题,而运用计算机高级语言编程对BP神经网络模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情,为了解决这个矛盾,Matlab中的Simulink提供了大量的可用于实现BP网络的模块,本文通过应用Simulink中的模块构建了一个BP网络,并通过一实例验证了所构建的BP网络的可行性.从而使应用BP网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效.     

过程质量控制的BP神经网络诊断方法研究

利用BP神经网络建立了过程质量控制图模式诊断模型，并采用单因素法优化了模型参数．仿真结果表明，神经网络能有效识别控制图模式类型，具有较高的识别率，模型符合过程质量智能诊断的基本要求．     

中国钢铁工业区域竞争力的人工神经网络判定

将人工神经网络和最优分割法相结合,构建竞争力评价模型,并对1995年和2000年中国钢铁工业区域竞争力进行了评价。模型运行结果表明,1995~2000年中国钢铁工业区域竞争力发生了显著分化,2000年以来钢铁工业发展态势也充分证明了这一点。沿海地区正成为中国钢铁工业发展的重点地区,优化钢铁工业布局是当前面临的一个重要任务。可见,将人工神经网络和最优分割法相结合的组合模型用于评价钢铁工业区域竞争力水平简便、实用,且避免了人工确定指标权重的主观性,是一种具有发展和应用前景的有效评价方法。     

基于时序建模的教学质量评估系统的神经网络辨识

采用时序分析对教学质量评估体系进行系统分析和建模,引入Box-Cox进行数据的非平稳性预处理,选用L-MBP网络进行系统辨识。通过比较网络对校验样本的预测效果,对隐层节点数和各层间的传递函数进行优化,同时采用重复训练法来提高网络的稳定性和预测精度。算例表明这种辨识方法能对教学质量进行更准确的评估和预测。     

人工神经网络在黄河水环境质量评价中的应用

为准确和客观地评价地表水环境质量状况,建立了黄河水环境质量评价的BP神经网络模型.仿真结果表明:改进后的BP神经网络计算速度快、评价精度高、结果客观准确,说明用BP神经网络方法评价地表水环境质量是可行的.