基于PSO-BP神经网络的外贸发展状况的评价

以我国对外贸易的实际情况为基础，建立了评价外贸发展状况的一套指标体系.使用主成分分析方法对所有评价指标进行预处理之后，借助粒子群优化算法改进了BP神经网络算法，构建了外贸发展状况的评价模型.评价模型在具体应用中，评价结果较为准确，具有一定的科学性和合理性.     

人工神经网络在水资源规划领域中的应用

本文从水资源现状及发展前景出发,介绍了如今被越来越重视的智能规划方法——人工神经网络,以及其在水文领域被广泛应用的BP算法.防治洪水灾害是水资源规划的一项重要内容,结合BP神经网络进行水文预报使得预报更为简便易于操作,预报精度较传统水文模型也有一定提高.因此加强人工神经网络的深入研究,并耦合其他方法,使其更为灵活广泛地应用于水文预报领域十分重要.     

智能轨迹控制割草机器人设计——基于FPGA神经网络

为了提高割草机器人自主导航和定位的精确性和智能性,设计了一种新型的基于FPGA神经网络算法的割草机器人。该设计采用FPGA可重构技术,以3层误差反向传播神经网络作为典型的模型来展开;利用成熟的BP算法公式,设计了割草机器人智能控制的模型;利用FPGA技术,设计了割草机器人的硬件系统;最后采用文本输入的设计方法,利用田间试验的方式,对机器人的轨迹规划能力和控制精度进行了验证。试验结果表明:利用FPGA和神经网络模型可以有效地穿越5个障碍物,并可得到满意的轨迹规划结果。将普通的PID控制器和神经网络PID控制器得到的控制结果误差进行了对比,结果表明:神经网络PID控制器得到的割草机器人控制误差明显比传统的PID控制器误差小。该方法为神经网络的硬件实现提供了可靠的理论基础。     

基于脸部转向控制的智能车

随着智能化水平的提升,人们对智能化的追求也越来越高,能够让机器主动理解人类的语言与意图,日益成为当今研究的热点。本文基于机器视觉、图像处理技术采集、识别人类最为简单、高效的脸部转向语言,利用MATLAB将采集的数字图像分割为矩阵,通过LVQ神经网络算法对分割后的矩阵特征进行学习、识别、产生转向信号,通过蓝牙通讯控制以单片机为控制器的智能车,以便更好地实现机器智能化。     

基于BP神经网络的太阳辐射预测——以兰州市为例

采用常规气象观测资料建立了兰州市太阳总辐射BP神经网络预测模型,利用神经网络释义图和连接权法剔除了模型中的冗余变量,用优化的BP网络模型预测了兰州市1996-2000年的太阳辐射,并用实测数据验证了该模型。结果表明:该方法增加了模型的透明度,提高了模型的可靠性和鲁棒性,模拟结果与实测值非常吻合,模拟值的各项误差指标值均很小,模拟值与实测值的拟合优度R2达到0.987,通过与其他经验模型的模拟结果进行对比,优化的BP网络模型的模拟效果最好,精度明显高于其它经验模型。因此,对于无太阳辐射观测的地区,优化后的BP网络模型是预测当地太阳辐射的一种有效方法。     

基于Lasso和BP神经网络的组合预测及其应用——以居民消费支出预测为例

在变量选择的基础上，构建基于Lasso方法和BP神经网络的预测模型，并对我国城乡居民的消费支出进行预测，结果显示：基于Lasso方法和BP神经网络的组合预测精度要明显高于BP神经网络、Lasso方法的预测精度；在2014~2020年，我国农村居民消费增长率有所提升，城镇居民消费增长率减缓，城乡居民消费增长率之间的差距呈下降趋势，但短期内城乡居民消费差距依然难以缓和。     

基于RBF神经网络的筑坝建库环境影响综合评价——以富岭水库为例

针对水电工程与社会、经济、生态、环境系统复杂的关系,选用PSR概念模型建立指标体系,构建了基于RBF的神经网络模型。以2014年为评价水平年,对富岭水库的环境影响进行评价。根据训练好的神经网络,输入评价指标,计算得出评价指数为0.379。结果表明:生态环境影响处于四级,总体为负效应,但影响程度较小。     

PSO-BP神经网络在多元有害气体检测中的应用

针对常见的有害气体的检测,建立PSO-BP神经网络有积极的作用.文章从检测系统的建立入手,分析了PSO-BP神经网络的特点、算法,并通过实验验证了PSO-BP神经网络的优势.     

基于机器学习的模拟电路故障诊断研究

本次研究将对神经网络方法做简单介绍,在此基础上提出小波神经网络法、优化神经网络法以及支持向量机法等在模拟电路故障诊断中的应用。     

基于径向基神经网络的非寿险公司财务预警研究

选取我国保险行业中40家非寿险公司2006~2008年的混合非平衡面板数据作为研究样本，采用径向基神经网络模型从偿付能力、盈利能力、成长能力三个角度对非寿险公司财务预警进行研究。实证表明，此模型可以为管理层的财务预警提供更有有效的信息，并且在我国保险业具有样本量小，有效数据少的情况下，有着良好的运用前景。