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  • 简介:消费是宏观经济发展的重要环节.文章通过把线性预测与神经网络的非线性预测相结合,并把这种'复合'预测的结果作为单项方法的预测值再次利用神经网络确定组合权重进行进一步的预测,结果表明取得了不错的效果,可以为把握消费增长的趋势,扩大消费需求的规模提供数据依据.

  • 标签: 消费 神经网络 组合预测
  • 简介:由于煤层地质条件复杂多变,煤矿开采中的通风构筑物较多,造成矿井通风困难。本文基于人工神经网络法的理论与计算方法,对麻黄矿通风系统进行实例评价,通过对比人工神经网络法的计算结果与矿井通风评价的实测值,人工神经网络法对于矿井通风评价具有较高的可靠性。

  • 标签: 矿井通风 神经网络 通风系统 评价
  • 简介:本文主要研究人工神经网络在企业知识管理评价中的应用问题。为了克服综合评价过程的随机性与评价专家主观上的不确定性,本文提出基于人工神经网络的企业知识管理综合评价模型。该模型采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATLAB下神经网络工具箱作为开发工具。通过仿真实例与专家评估相比较,验证了该模型的有效性。

  • 标签: 人工神经网络 企业知识管理 评价 模型
  • 简介:摘要: 在我国大力提倡退耕还林的前提下 ,森林资源得到了有效地保护。由于近几年来森林火灾不断发生 ,导致森林资源受到巨大的破坏 ,影响了人们正常的生活以及社会发展。做好目前的森林防火工作 ,是保护自然生态环境最有效的手段。

  • 标签: 人工神经网络 森林火灾预警 数据挖掘
  • 简介:摘要:当今,随着我国科技的加快发展,对人工神经网络的组成和特点进行了介绍,论述了人工神经网络在机械工程领域中的应用,提出了其存在的问题及对策,为人工神经网络在机械工程领域中的应用提供了新思路和新途径。

  • 标签: 人工神经网络 机械工程 研究 应用
  • 简介:摘要大型和形状复杂的非标产品的生产成本,是很难估算的。目前采用的人工方法估算的误差较大。当成本估算用于招标目的时,这样的误差将产生不利的后果。成本高估承担的风险,是使公司缺乏竞争力,失去客户,而低估了成本,赢得了合同,但招致财务的损失。因此,一个精确的产品生产成本估算方法,对项目管理而言至关重要。本文应用神经网络建立的参数模型,针对大型和形状复杂的非标产品的生产成本估算和目前采用的手动估算相比,精确度有了很大提高。

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  • 简介:摘要本文利用人工神经网络对两自由度线性振动系统进行了神经网络建模,并通过所建立的神经网络模型对该系统进行了预测。分别利用MATLAB和BP网络作为平台和训练工具。以两自由度悬臂梁的受迫振动为例,将一段时间内的激励力作为网络的输入参数,对应于该段时间内由振动产生的挠度作为网络的输出参数,然后利用BP网络进行训练。将网络模型预测结果与精确解进行对比,误差甚小。该结果表明所建立的神经网络模型合理、有效,可利用其对该类问题进行预测并应用于工程实践中。

  • 标签: 悬臂梁 神经网络 建模 振动
  • 简介:随着当前我国经济的不断发展,我国的建筑行业也随之不断发展,近几年来,高层建筑也如雨后春笋般出现在城市之中。在有关的高层建筑工程中,应用广泛的桩基础是十分重要的。

  • 标签: 人工神经网络 高层建筑 桩基工程
  • 简介:摘 要:风能储量巨大,是可再生能源的重要组成部分,发展潜力无限。本文根据风的特性,提出了基于提升小波和人工神经网络的短期风电功率预测模型并通过运用我国某风电场的实际数据进行仿真分析,结果表明,本文提出的方法在短期风电功率预测上确实有效可行。

  • 标签: 提升小波 人工神经网络 风力发电 功率预测
  • 简介:近两年神经网络的研究内容相当广泛,反映了多学科交叉技术领域的特点。迄今为止,在人工神经网络研究领域中,有代表性的网络模型已达数十种,其中误差逆传播神经网络也简称BP(BackPropagation)网是我们研究的重点内容。神经网络研究热潮的兴起是本世纪末人类科学技术发展全面飞跃的一个组成部分。它与多种科学领域的发展密切相关,纵观当代新兴科学技术的发展历史,人类在征服宇宙空间、基本粒子、生命起源等科学领域的进程之中历经了崎岖不平之路。我们也会看到,探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

  • 标签: 神经网络 人工神经网络 BP网络
  • 简介:本文介绍了期权定价理论,详细描述了期权定价研究的现状,并总结了当前几种期权定价主要方法及其基本指导思想。然后,结合当前期权定价方法的热点,重点阐述了神经网络在期权定价中的应用。最后,对基于神经网络预测的期权定价研究进行了总结,并指出了神经网络的期权定价的不足及研究方向。

  • 标签: 神经网络 期权定价 BLACK-SCHOLES模型
  • 简介:集团企业的管理型本部是一类特殊的企业,其财务指标和风险特征与一般企业显著不同,难以使用一般的信用评级模型进行评级。本文利用基于BP神经网络人工智能分类算法,通过有监督机器学习过程建立了管理型集团本部的信用评级模型。实验表明,在管理型集团本部的评级上该模型比一般公司的评级模型更为准确。

  • 标签: 神经网络 人工智能 分类算法 信用评级 集团企业
  • 简介:摘要:随着风力发电技术的不断成熟,系统容量越来越大,从而导致风力发电并网时所产生的电流冲击与波动过大,造成安全问题。 对变速恒频双馈发电并网系统,将传统 PID 控制与 BP 神经网络控制,提出了一种 BP 神经网络 PID 的空载并网控制策略。

  • 标签: 风力发电 神经网络 PID 控制
  • 简介:规避道德风险的关键在于正确的授信,即根据客户的资质确定借贷金额,基于此,本文建立了基于信用评级的道德风险规避模型,根据客户的信用等级来进行消费金融借贷。在客户画像体系的建立中,数据中客户量极大,无法一一描述每一个客户的特征,本文通过筛选指标建立了合理的客户价值评估模型,并进行了仿真验证。

  • 标签: BP神经网络 客户信用 T检验 客户画像
  • 简介:摘要:电力变压器诊断是根据变压器故障特征,定故障的性质或者类别,为变压器的检修决策提供依据。文章对变压器油溶解气体的来源、特点及产生原因进行分析,通过构建变压器油中溶解气体与变压器故障之间的对应关系的专家系统,运用神经网络算法对变压器进行全面诊断,仿真结果表面文章所示方法具有可行性。

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  • 简介:摘要:考虑到历史电力负荷数据、天气、时间等信息的影响,电力负荷预测用于预测未来的电力负荷。对于独立的系统运行,有许多电力负荷预测应用为调度员提供信息和市场运行,如发电调度和系统备用发电,因此准确的电力负荷预测模型是规划管理和运行的必要条件。本文主要分析了基于进化神经网络的短期电力负荷预测研究。

  • 标签: 神经网络 电力负荷 预测研究
  • 简介:摘要:随着经济发展,人们对电力能源的需求不断增长,对电力运行质量提出了更高的要求。电力企业需要不断完善电力系统管理,来满足人们的用电需求。带那里计量是电力系统管理的重要环节,对带那里计量故障进行分析和诊断,保障电力计量的精准性,可以有效提升电力管理效率,促进电力行业的发展。 x

  • 标签: 神经网络 电力计量 故障诊断
  • 简介:因径流的形成受多种因素的影响,且径流预报具有复杂的非线性特点。因此,为了更加准确地对年径流进行预报,本文选择和田河支流玉龙喀什河作为研究对象,构建BP神经网络模型,对玉龙喀什河年径流及相关气象资料行径流模拟研究,结果表明:BP人工神经网络模型收敛速度快,预报精度高,为该领域研究提供了新的思路。

  • 标签: BP模型 和田 年径流