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。     

基于改进BP神经网络的路基材料性能预测

结合人工神经网络原理，分析了路基材料性能的影响因素，采用GSL变换改进后的BP神经网络来预测路基材料的有关性能，通过直接对实验数据的神经网络学习，发现各力学参数之间的关系，从而建造了路基材料性能的人工神经网络模型，对路基材料的无侧限抗压强度和回弹模量进行了预测，结果表明，该模型收敛速度及预测精度均得到改善，可以很好地拟合输入参数与输出参数之间的非线性关系，有较好的实际应用价值。     

BP神经网络预测织物拉伸性能

采用BP神经网络技术建立反映织物结构参数、纱线参数与织物拉伸性能间关系的三层神经网络模型,根据影响织物拉伸性能的各种参主为量,用动量-学习率自适应调整的BP算法训练模型,通过预测值和实验值的比较,表明用神经网络方法预测织物拉伸性能有相当的准确性,从而在一定程度上实现用神经网络预测织物的拉伸性能。     

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神经网络的空气质量预测与分析

使用神经网络构造的算法,对秦皇岛市的空气质量进行预测。将秦皇岛市的气象监测数据与环境监测数据,按照季节关系分组,并进行相关性分析,从而确定出与空气质量呈强相关性的气象因子。并对其进行主成分分析,得出影响空气质量变化的主因子,以减少多种气象因子带来的数据处理难度。构建季节预测模型,并根据气象因子筛选结果,确定出神经网络模型需要输入的数据矩阵,从而通过气象参数变化对秦皇岛市的空气质量进行预测。并通过四个预测模型对季节空气质量的数值预测,得出了平均预测准确率,分别为81.18%,83.10%,81.72%,80.56%。结果表明,使用BP神经网络构建的秦皇岛市空气质量预测模型,可以成功预测该市四季的空气质量。     

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神经网络的股价预测

用数值实验的方法对基于BP神经网络的股市预测模型进行研究,并将广泛使用的一些股市技术分析指标引入了股票的神经网络预测模型中,结果表明,神经网络用于国内股市的预测是有效的.     

基于BP神经网络的股票价格预测

影响股票价格变动的因素有很多,且股票数据具有高度的非线性和时变性等特征,因而采用经典线性时间序列模型可能无法完全提取非线性部分的信息.针对这一问题,建立了BP神经网络模型、PCA-BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型和ARIMA(6,1,6)模型对上证综合指数的收盘价格进行预测.计算各预测模型下的统计指标RMSE和MAE,并对4个模型进行对比分析.结果表明,GA-BP神经网络预测模型与其它三种模型相比具有更小的误差,也就是说GA-BP神经网络预测模型对上证综合指数的收盘价格预测效果更好.     

BP神经网络预测混凝土抗渗性能的研究

综合考虑了双掺矿物、掺合料混凝土抗渗性能的各种影响因素,选取了双掺矿粉、粉煤灰混凝土配料中7个主要因素作为输入量,混凝土28d抗渗系数为输出量,建立了混凝土抗渗性能预测的BP网络模型,进而对双掺矿粉、粉煤灰混凝土配合比抗渗性能试验数据进行分析．结果表明此模型的可靠度高,可用于混凝土渗透性的虚拟化设计．     

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神经网络的水质预测技术

针对城市污水处理厂在生化处理污水过程中测量重要过程变量困难、无法及时检测的问题,提出了基于BP神经网络的预测技术.利用某化工污水处理厂的实际运行数据对提出的BP神经网络结构进行了训练和仿真.结果表明:通过合理选择辅助输入变量,可以实现对过程变量的在线预测.     

基于BP神经网络的IP网络流量预测

采用了BP神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模与预测。从分析网络流量的特征着手,构建了基于BP神经网络的IP网络流量预测模型,并进行了仿真验证。实验结果表明,该模型对网络流量的预测是有效可行的,并具有良好的收敛性和稳定性。     

基于BP神经网络的产品造型设计

提出了一种基于BP神经网络的产品造型设计方法,采用计算机建模、模糊集理论和语义差异方法进行模拟研究。研究结果对采用BP神经网络建立产品造型参数和形容词的形象之间关系进行了分析。依据设计要素、产品造型和形状规则建造一个新的数据库连接,设计师可以生成产品图像不同的三维模型的基本的设计元素和形状规则。因此,改变参数的配置得到可接受和可修改产品的形状图像,运用这种方法所设计的产品可以更密切地配合消费者的需求。     

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神经网络的网络小说排行预测

近年来随着"IP"热潮兴起,网络文学市场发展迅速,逐渐成为文化娱乐行业投资热点.本文将机器学习方法引入到小说排行预测方面,通过网络爬虫获取网络小说信息并提取了影响排行的特征,提出了基于BP神经网络模型进行小说排行预测.针对训练数据的不均衡,本文采用ROC和AUC作为预测评价指标;实验结果表明,基于BP神经网络的网络小说排行预测的准确率较高,相比传统的文学定性分析方法,机器学习预测方法可解释性和应用性更高.     

基于BP神经网络的道路交通事故预测

以我国近年来道路交通事故统计资料为基础,采用改进型BP神经网络,建立起我国道路交通事故发生的时间序列模型,该模型可用于短期内道路交通事故多少的预测。     

基于BP神经网络的GFSINS角速度预测

针对无陀螺捷联惯导系统(GFSINS)中传统角速度算法解算精度不高的问题,提出一种可避免复杂代数运算的反向传播(BP)神经网络算法来求解角速度.基于一种十加速度计构型方案,选择10个加速度计输出、采样周期和臂杆距离等12个已知量作为网络输入,以对数法得到的角速度值作为期望输出,针对5 000个样本在不同的隐含层层数、单层神经元个数以及学习步数等情况下进行网络训练,构建了一个含有30个隐含层神经元的3层BP网络模型.采用此模型对角速度进行实时预测,结果表明:网络具有很好的适应能力和实时性,角速度实时预测时间与对数法相当,且其预测精度比对数法提高大约3倍.     

基于BP神经网络的高校学生成绩预测

现有成绩预测研究多集中于如何构建预测模型,但都忽略了预测时间的重要性.针对此问题,提出基于BP(Back Propagation)神经网络方法构建大一成绩同最终毕业时的成绩预测模型,旨在挖掘大一成绩同毕业成绩存在的潜在联系,实现早指导早见效的原则.通过对某高校信息与计算科学专业2016级学生成绩进行随机预测实验,证明大...