BP神经网络优化模型在水体富营养化预测的国内进展

在湖泊富营养化已成为世界性的水污染治理难题的今天,富营养化预测模型应用广泛,已取得较大发展。文章介绍了运用BP人工神经网络预测水体富营养化的计算过程,综合论述了学者们在预测水体富营养化时水体中BP人工神经网络模型联合各种算法的优化情况,由此可以看出,足够多的样本是BP神经网络进行学习训练的关键;各种联合模型比普通BP人工神经网络模型更加准确、有效;多种联合模型并未运用于水体营养化评价方面;联合模型优化的BP人工神经网络必将具有巨大的价值和发展前景。     

模糊人工神经网络在矿井构造评价中的应用

介绍了模糊综合评判和人工神经网络原理，分析了一般BP神经网络在研究复杂性问题时存在的局限性，根据模糊人工神经网络模型的构建方法，探讨了该模型在矿井构造定量评价中的应用，结合鲍店煤矿的实际资料，对建立的模糊人工神经网络模型进行了学习训练，对未采区的构造复杂程度进行了预测，结果表明：模糊人工神经网络较一般BP神经网络具有更快的收敛速度和更准确的预测效果．     

人工神经网络在堤坝安全评价中的应用

为了综合考虑安全评价中各因素的影响,采用人工神经网络BP网络模型,建立基于人工神经网络的堤坝安全评价方法.以黄河下游堤防工程为例,依据堤坝的设计和检测规范,建立了相应的安全评价指标,利用地质资料和观测资料对堤坝安全进行了分析与评价,验证了模型的可靠性.     

基于改进BP神经网络算法的多指标综合评价方法的应用研究

研究利用误差反向传播人工神经网络(BP网络)的多指标综合评价问题，以建设工程项目招标评标为背景，建立了多指标综合评价的BP模型，引入附加动量法和变步长算法，对BP神经网络算法改造，大大提高了学习训练速度，运用这种神经网络来解决实际问题，并给出了结果．     

BP神经网络在上市公司综合评价中的应用

分析了多目标综合评价的特点，提出了一种基于BP神经网络的上市公司综合评价方法，以高科技板块为例，在对该板块上市公司财务指标的原始数据进行无量纲化处理后，用经过训练的BP神经网络对其进行综合评价，得出较满意的综合评价结果。     

ERP系统实施效果的BP神经网络评价研究

神经网络具有自学习、自适应能力和容错性强等特点,本文应用BP神经网络模型建立综合评价系统,应用人工神经网络方法对ERP系统实施效果进行评价作了一定的探索。     

基于BP神经网络的湖泊旅游资源综合评价--以杭州西湖为例

本文在分析BP神经网络概念和原理的基础上,从阈值角度出发,生成适用于BP人工神经网络模型的训练样本,并建立了自然环境指标、社会支持系统指标、社会经济文化指标三个指标体系,用于构建湖泊旅游资源综合评价的BP神经网络模型。运用此模型将杭州西湖与喀纳斯湖旅游资源综合评价结果进行对比分析,验证模型的合理性,从而说明该模型对湖泊旅游资源的综合评价具有较好的客观性、通用性和实用性。     

神经网络在工程项目管理绩效评价中的应用研究

传统的工程项目管理绩效评价主要运用单项线性分析的方法，这种方法简便易行，但不能反映评价指标间复杂的非线相互关系。为此，运用人工神经网络ANN中的BP网络对工程项目管理绩效评价问题进行研究，建立了一个综合考虑项目工期、质量、费用、安全四大控制指标的工程项目管理绩效评价模型。实例分析表明，其评价结果更加全面、更加符合实际情况，从而有助于促进工程项目管理水平的提高。     

BP神经网络应用于高等学校顾客满意度测评的研究

引入顾客满意战略是高等教育教学评估新的理念和手段,所以对我国高等学校顾客满意度评价体系尝试研究,在确立评价体系的基础上,利用误差反向传播人工神经网络(BP网络)的多指标综合评价问题,建立了我国高等学校顾客满意度测评的BP模型。     

人工神经网络在战场侦察技术中的应用

研究人工神经网络用于战场目标分类的能力和结果 .根据战场目标的声与震动特性 ,采用相应的测试系统和分析系统 ,对战场典型目标装甲车、吉普车进行实地测试 ,并对实验数据进行预处理 (快速傅立叶变换 ) ,利用基于人工神经网络原理的目标分类器 ,采用改进的BP算法对分类器进行训练 ,克服了传统网络的振荡和平台问题 .基于人工神经网络的分类器对战场目标的声与地震动信号有很高的正确识别率 .实验证明人工神经网络目标分类器适合于战场目标分类识别 ,改进的BP算法加快了神经网络的收敛速度 .     

基于神经网络的铁路旅客满意度研究

针对铁路客运的现状,通过分析影响铁路旅客满意度的主要因素,确定铁路旅客满意度的评价指标体系,并利用神经网络技术,设计了一个基于神经网络的铁路旅客满意度评价模型,结合铁路旅客问卷调查结果,对目前铁路旅客满意度水平进行了综合评价,对提高铁路旅客满意度,进一步完善铁路客运工作具有一定的借鉴意义。     

基于BP神经网络的战场网络攻击效能评估

战场网络攻击效能评估是网络攻击研究的重要内容.为了评估战场网络攻击效能,构建了战场网络攻击能力评估指标体系,提出了基于BP神经网络的评估方法,给出了构造样本的方法,并用构造的样本对BP神经网络进行训练,最后利用Matlab软件对该网络进行了仿真.通过与模糊综合评判法得出的评估结果相比较,验证了该方法的有效性.该方法减少了评估中人为因素的影响,使评估结果更可信.     

基于语义细分的车内声品质模糊综合评价

针对传统的语义细分法难以在声品质主观评价试验中获得评价对象整体感受择优排序的不足,提出了一种基于语义细分的声品质主观模糊综合评价方法,建立了适合于车内声品质主观评价的声音属性评价指标,确定了声音属性的结构及层次划分,根据不同试验确定了声音属性的关注程度各级指标权重。以在某轿车车内采集到的15个噪声样本为评价对象,分别利用该方法和成对比较法对声音的"豪华感"进行主观评价试验,并对评价得分进行排序比较。结果表明:本文提出的声品质主观模糊综合评价方法可在有效地维持评价主体原有任务量不变的情况下,准确地得到声音样本感知属性的评价等级隶属关系,以及声音样本整体主观感受评价得分的择优排序。     

基于合意度的公路客运站综合评价

从公路客运站自身特性和旅客满意度评价特性两方面出发,通过分析客运站服务水平的影响因素,确定了客运站评价指标体系。采用层次分析法与合意度相结合的方法,对公路客运站服务水平进行综合评价,从而为提高和改进客运站服务质量和服务水平提供参考依据。最后,通过一个算例分析,验证了该方法的可行性。     

粒子群优化的BP神经网络在电梯群控系统中的应用

目的提出基于粒子群优化的BP神经网络获取评价电梯群控系统派梯性能指标的新方法．方法综合考虑电梯运行特性,确定电梯调度控制策略,建立了电梯运行性能的评价指标函数,利用神经网络自学习功能获取评价指标的初始权值和阀值,针对平均候梯时间对比研究了普通BP神经网络算法和粒子群优化BP神经网络算法．结果将优化的权值和阀值代入BP神经网络获得平均候梯时间,粒子群优化的BP神经网络与BP神经网络相比,减少了迭代次数,缩短了运行时间．结论仿真实验表明,该方法可以避免BP神经网络训练中产生局部极小值,加快BP神经网络训练速率,提高电梯群控系统控制的速度．     

汉江水质综合评价的BP网络方法

以往的水质综合评价因子权重的确定方法使得评价结果带有较强的主观性,神经网络方法则可以有效排除主观因素的干扰.构造了一个多因子水质综合评价的3层BP网络模型,以生化耗氧量、氨氮和总磷为评价因子,对汉江武汉段水质的富营养化状况进行了评价.结果表明,该方法评价结果更为客观,符合实际情况.