BP神经网络在商品住宅投资风险分析中的应用

将 BP 神经网络的理论应用于商品住宅的风险分析,通过构建分析模型,对样本进行了训练和检测,分析了我国房地产投资风险及其变化规律.旨在防范投资风险,促进房地产业健康发展.     

基于BP神经网络的政府投资工程代建风险分析

从政府投资工程代建管理模式运作方式出发，应用现代项目风险管理理论与方法，对政府投资工程实施代建制的风险来源和影响因素进行分析，运用前馈神经网络模型，根据BP算法调整其权值和阈值，进行系统训练并结合输入数据，最终得到风险估计系数作为风险管理决策依据，为政府投资工程的风险分析提供一种现代算法的新思路。     

BP神经网络在商品住宅定价中的应用——以杭州市为例

商品住宅的合理定价问题是开发商开盘前面临的重大课题。文章运用BP神经网络非线性的学习能力,通过商品住宅定价的流程设计,运用商品住宅特征价格理论,分析商品住宅价格的影响因素,并采用大量样本数据进行模拟训练与验证,模型结果显示交易样本输出值与实际值相对误差在10%以内,达到精度要求。文章探索将BP神经网络引入到商品住宅定价中,避免了传统定价方法主观性较强的弱点,同时还为批量定价或估价提供了一种新思路。     

BP神经网络在变压器故障诊断中的应用

介绍了电力变压器内部常见的故障,采用BP神经网络算法建立了变压器的神经网络故障诊断模型,通过与传统的IEC三比值法相比较,表明基于BP网络的诊断方法达到了较好的故障识别与分类,诊断准确率也有显著的提高,在变电设备故障诊断中具有良好的应用前景.     

BP神经网络在洪流预报中的应用

通过归纳分析,结合实际的采集数据,对降雨径流预报的人工神经网络模型进行了改进,并针对不同的预报系统,采用改进的自适应BP算法进行分析,指出了今后洪流预报发展的方向.     

BP神经网络在房地产估价中的应用

将改进型BP网络用于房地产估价 ,通过在识别阶段对训练样本分类正确率问题的讨论 ,提出运用欧氏距离对网络的识别系统进行改进的方法。应用实例表明改进识别方法的BP网络应用在房地产估价中能使待判样本分类正确率从 90 .5 %提高到 1 0 0 % ,相应的估价误差从 1 .7%降低到 0 .3%。     

BP神经网络在房地产估价中的应用

将改进型BP网络用于房地产估价，通过在识别阶段对训练样本分类正确率问题的讨论，提出运用欧氏距离对网络的识别系统进行改进的方法。应用实例表明改进识别方法的BP网络应用在房地产估价中能使待判样本分类正确率从90．5％提高到100％，相应的估价误差从1．7％降低到0．3％。     

BP神经网络在电池分选中的应用

针对电池分选中,由于输入技术参数存在噪声而引起误选率过高的问题,以 ＢＰ（ｂａｄｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）神经网络为基础,使用抽样学习的方法,提出了多参数输入的电池分选方案．实验结果表明,该方法能在技术参数存在噪声的情况下,通过网络训练可减小分选误差．     

矿山投资风险分析

通过分析影响矿山建设项目的不确定性因素和矿山建设周期长,投资大的特点,提出在进行矿山可行性研究时,应重视投资风险分析,为矿山建设项目的选择,进行评估决策,提供有价值的参考依据.     

BP神经网络在农业发展中的应用

本文简述了BP神经网络的基本原理,提出了一种基于BP神经网络对农业增加值占国内生产总值的比重的测评模型。实验表明,该模型的辨识精度高,能正确实现。     

基于BP神经网络的住宅需求预测研究

影响住宅需求的因素众多、错综复杂,因此住宅需求预测问题是一个非常复杂的非线性问题。分析了住宅需求的影响因素,建立了住宅市场需求的BP神经网络预测模型。根据14组大连市有关统计数据,借助M atlab6.5软件进行预测,结果表明应用BP神经网络对住宅需求进行预测,具有可行性和高效性。     

基于动态人工神经网络的投资银行风险预警

投资银行是金融体系的重要组成部分,从可量化监测的角度考察,选取了投资银行风险监测指标中包括市场风险、信用风险、流动性风险、资本风险在内的17个具体监测指标,构建了投资银行风险预警指标评价体系.运用基于数值优化的方法即L-M算法构建了基于前馈神经网络的投资银行风险预警模型.用训练好的BP神经网络模型,对检验样本进行了预测判别,结果显示出神经网络模型对我国投资银行风险具有较强的预测能力.     

发电厂高压厂用电中性点电阻接地方式浅析

简要介绍国内高压厂用电中性点电阻接地方式发展,列举传统方式的缺点,提出中性点中电阻接地方式的观点。     

基于RBF神经网络的电流保护

提出了一种基于RBF神经网络的全新的电流保护方式 该网络采用的是 3层RBF神经网络模型 ,由三部分构成 :故障类型与相别判断子网络ANN1;故障方向判别子网络ANN2 ;振荡识别子网络ANN3 对该模型进行了各种故障状态的测试 ,进行了仿真实验 ,并与BP网络进行了比较 ,发现RBF网络训练速度快 ,且证实了基于RBF网络的电流保护的可行性     

中阻接地的厂用电系统

通过分析厂用电系统及零序电压、零序电流保护,总结出在中阻接地的厂用电系统运行中的注意事项及系统接地后的现象与处理方法。     

房地产投资风险评价研究

分析了房地产投资的各风险影响因素，并建立了一套科学的房地产投资风险评价指标体系，运用层次分析法和模糊评判分别进行了指标权重的确定和投资风险的评价，为房地产投资机构提供一种有用的风险评估方法．     

油田勘探投资风险价值分析

油田勘探具有高投入、高风险、高收益的投资活动,为了避免勘探投资的盲目性,在对油田勘探投资方案进行初步分析以后,借助投资风险价值分析原理,用线性回归的方法来确定勘探投资风险价值系数,为油田准确计算勘探投资风险价值和进行勘探投资决策具有一定的指导意义.     

基于BP神经网络自贡房地产价格走势预测

文章通过分析调查影响自贡房地产市场的主要因素,基于BP神经网络,结合自贡住宅市场的实际情况,建立两类BP神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型、基于影响因素的回归预测模型,预测了自贡房地产市场价格走势。模拟预测2010年的结果证明了2011年房价预测的有效性,可为自贡城市建设的可持续发展提供有价值的指导意见。     

投资组合风险的均值方差分析

综述了现代投资组合理论,总结了在保证投资收益的基础上能有效降低投资组合风险的数学方法,验证了投资组合理论的正确性,并指出了均值方差分析方法在实际运用中的局限性.