基于BP神经网络的团购商品数量预测

随着互联网的发展与普及,网络购物已成为现代人生活中一个重要组成部分。网购为消费者带来了颠覆传统消费模式的全新购物模式,节省了大量的购物时间。目前网络团购模式已经被广大网络消费者所认同,团购商品数量是团购网站预期营业额的重要依据,因此建立有效的团购商品数量预测模型,分析影响团购商品数量的作用因素,对团购网站具有重要的实际指导意义。     

基于BP神经网络的建筑能耗预测

建筑负荷的预测是现在建筑能耗工作中十分重要的一项,是建立节能减排的重要支撑条件,对建筑总体能耗的预测需要考虑建筑结构内、外部环境方面的各项因素,例如对外部平均温度、湿度等,提出了使用BP神经网络的理论解决负荷的预测问题,结合某地的事实数据,用Matlab建立负荷预测模型,进行仿真预测的结果进行分析,预测的误差较小,能够...     

基于MATLAB的BP神经网络预测系统的设计

利用MATLAB设计了BP神经网络预测系统.介绍了MATLAB的BP神经网络工具箱函数和图形用户界面,详细介绍了BP神经网络预测系统的设计,并对所设计的预测系统进行了性能评价.系统具有良好的性能,在很多领域可以发挥较大的作用.     

基于BP神经网络的宫颈癌风险因素研究

近年来,我国肿瘤的发病率和死亡率不断走高,尤其是在城市居民中,癌症已成为威胁居民健康的头号杀手。宫颈癌作为女性恶性肿瘤之一,对其进行研究具有深远的意义。机器学习算法主要是指通过数学及统计方法求解最优化问题的步骤和过程。针对不同的数据和不同模型需求,选择和使用适当的机器学习算法可以更高效地解决一些实际问题。基于此,针对宫颈癌风险因素研究,笔者提出一种基于BP神经网络的预测模型。构建的BP神经网络模型能够较好地预测是否有宫颈癌肿瘤,平均预测准确率达到88.64%。     

基于BP神经网络的港口货物吞吐量预测

港口货物吞吐量的预测对于港口的建设和规划有着极其重要的意义.本文将BP神经网络理论引入港口货物吞吐量的预测中,建立以港口货物吞吐量影响因素作为输入神经元,港口货物吞吐量作为输出神经元的三层BP神经网络模型,并对南京港货物吞吐量进行预测,得到较好的预测结果.     

基于动态BP神经网络的预测方法及其应用

人工神经网络是一种新的数学建模方式,它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。本文提出了一种基于动态BP神经网络的预测方法,阐述了其基本原理,并以典型实例验证。     

基于BP神经网络的矿山地下水位预测研究

采用BP神经网络技术,将矿区的降雨量、排水量及前期水位三个因素作为输入层,矿山地下水位作为输出层,建立矿山地下水位预测模型.文章详细介绍了BP神经网络实现矿山地下水位预测的基本算法,将研究区矿山的长期观测孔实测水位作为实验数据并作出误差分析.最终成果能够达到矿山地下水位预测目的,并为分析地下水降落漏斗趋势提供有力依据.     

基于BP神经网络的水质预测方法的研究

为了建立相应的水质预测和评价管理决策支持系统,在了解和分析一些常规水质模型的基础上,提出了用BP神经网络进行智能建模的方法,并结合东江自动监测站的实测水质数据进行了初步的探索,建立了东江水质预测的BP神经网络模型,并给出了仿真结果。结果表明,BP神经网络模型可以很好地对水质进行预测,解决系统中复杂的非线性关系,具有预测精度高,简便可靠等特点。     

基于BP神经网络的电路负荷预测研究

基于电力负荷预测在电力系统中的重要性,提出了电路负荷分析方法,并通过对某市负荷数据的分析,建立了神经网络短期负荷预测模型,并进行实验验证,模型具有较高的精度,且具有很强的稳定性,适合多种不同的预测环境。     

基于BP神经网络的路口短时交通流量预测方法

交叉路口是一个城市交通的重要组成部分,其各方向的交通流量预测更是该城市智能交通系统中的重中之重,本文提出一种基干BP神经网络预测路口短时交通流量的方法,该方法将路口其他非预测方向和交通信号配时方案对流量预测的影响因素考虑在内。     

基于神经网络的信用卡使用意愿分析

近年来,各商业银行积极拓展信用卡业务。拓展业务的渠道非常有限,在发放并收回大量调查问卷后,仅仅通过问卷得分来判断潜在的客户。利用人工神经网络来分析调查问卷,给出专家意见,得出的研究结论可有效地挖掘潜在信用卡客户。使用这种方法在增加业务拓展成功概率的同时,也相应地减少了商业银行工作人员的工作量。     

基于可解释集成学习的信贷违约预测

人工智能促进了风控行业的发展,智能风控的核心在于风险控制,信贷违约预测模型是解决这一问题必须倚靠的手段.传统的解决方案是基于人工和广义线性模型建立的,然而现在通过网络完成的交易数据,具有高维性和多重来源等特点,远远超出了现有模型的处理能力,对于传统风控提出了巨大的挑战.因此,本文提出一种基于融合方法的可解释信贷违约预测模型,首先选取LightGBM、DeepFM和CatBoost作为基模型,CatBoost作为次模型,通过模型融合提升预测结果的准确性,然后引入基于局部的、与模型无关的可解释性方法LIME,解释融合模型的预测结果.基于真实数据集的实验结果显示,该模型在信贷违约预测任务上具有较好的精确性和可解释性.     

SOM神经网络模型在商业银行信用风险评估中的应用研究

研究了神经网络技术在商业银行信用风险评估中的应用,结合主成分分析法和SOM人工神经网络,建立了商业银行信用风险评估的人工神经网络模型;实证结果表明,该模型具有较高的预测精度.     

基于BP神经网络的企业财务风险评价模型

本文选取了近千家企业的财务数据作为样本,建立了基于BP神经网络的企业财务风险评价模型,通过对实验样本的抽取以及标准化处理,进行了模型优化,选择了适合解决该问题的网络参数,并利用试错法找到了误差性能最好的网络结构,通过网络测试,对该模型的可靠性进行了分析。结果表明,该模型优于传统的专家评价方法。     

基于QPSO的BP神经网络油田节能指标预测

针对BP神经网络易陷入局部极小问题以及收敛速度慢的问题, 引入量子粒子群优化算法和BP神经网络相结合的方法, 共享BP神经网络强大的灵活性和量子粒子群全局搜索能力强的优势, 通过改进QPSO的平均最优位置的计算方法, 实现基于BP神经网络和量子粒子群的油田节能指标预测. 以大庆某采油厂注水泵机组单耗数据为训练数据, 预测结果表明该方法能达到良好的预测效果, 具有可行性.     

利用BP神经网络对网络舆情进行预警

随着近年来中国网民数量众多而网络给予了众多网民言论自由,因此网络舆情越来越被关注,对网络舆情的预警也越来越迫切。该文采用了五个指标对“厦门PX事件”、“昆明PX事件”和“宁波PX事件”进行量化描述,通过Matlab建立BP神经网络识别模型中进行学习,然后再对“宁波PX事件”进行预警识别。模型具有较好的识别能力,预警结果的准确率达到了90%以上。     

优化BP神经网络的可靠性预测模型

为了提供一种更加准确高效的算法,对传统的BP神经网络模型进行优化。首先对初始权植的选取规则,传统的N-W规则算法进行改进,再对其它参数进行优化。在此基础上,将神经网络理论应用于系统可靠预测评价之中,提出了基于此理论的系统可靠预测评价模型、实现方法和优点;评价实例证明此方法的可行性。     

优化BP神经网络的可靠性预测模型

为了提供一种更加准确高效的算法，对传统的BP神经网络模型进行优化。首先对初始权植的选取规则，传统的N—W规则算法进行改进，再对其它参数进行优化。在此基础上，将神经网络理论应用于系统可靠预测评价之中，提出了基于此理论的系统可靠预测评价模型、实现方法和优点；评价实例证明此方法的可行性。     

考虑社会网络关系的P2P借贷项目违约风险预测

针对P2P(Peer to Peer)借贷项目违约风险预测中财务信息不完全或质量较低、预测准确率不高等问题,提出了一种考虑平台社会网络关系的P2P借贷项目违约风险预测的方法.通过对P2P借贷平台社会网络相关信息进行分析,从社会资本的结构维度、关系维度和认知维度发掘其中具有风险预测价值的关键特征,即社会网络风险特征,并将...     

基于Levenberg-Marquardt神经网络的企业资信评估方法研究

企业资信评估问题是一个复杂的非线性问题,而神经网络技术可实现非线性关系的隐式表达。文章提出将基于Levenberg-Marquardt算法的多层前馈型神经网络用于资信评估,并通过MATLAB软件及其神经网络工具对其进行仿真计算。实验结果表明,企业资信神经网络评估模型收敛速度快,准确率较高,具有一定的实用价值。