基于BP神经网络模型的商洛市卷烟需求预测

在国家经济新常态的大背景下,烟草行业自身"小气候"不可避免地发生变化,行业经济运行呈现出一些新的变化和特点。根据商洛市卷烟消费市场调查收集的有关数据,建立卷烟需求神经网络预测模型,介绍了其指标选取、聚类和筛选,利用Matlab软件对数据进行训练、仿真。与实际销量进行对比分析,证明采用的BP神经网络预测结果准确。     

土壤水分预测的BP神经网络方法及模型

土壤水分预报是农田适时适量灌水的基础。田间土壤水分的变化受到外界气象因素及土壤特性、作物生长的影响,关系比较复杂。笔者利用多年实测土壤水分资料和气象资料,建立了考虑多个因素对土壤水分影响的BP人工神经网络模型。模型结果表明:所建立的模型具有较好的预测效果;用神经网络建立土壤水分预测模型的方法是可行的。     

用BP神经网络预测地下水动态

地下水系统是一个复杂的随机系统，本文根据地下水位与其影响因素之间存在的映射关键，建立了一个BP人工神经网络模型，并将其用于地下水位的动态预测。实例表明，该方法预测精度较高，具有一定的推广价值。     

基于BP神经网络的洪水预测研究

以BP神经网络为基础,通过对神经网络的各个参数进行优化后建立洪水预报模型,并利用四川省达州市州河干流水文站所采集的水文数据进行仿真预报并和实测流量对比。研究表明,采用基于BP神经网络的洪水预测模型进行洪水预测的精度较高,是一种有效可靠的洪水预测方法。     

基于BP神经网络的黑龙江垦区人才需求预测

首先分析了黑龙江垦区人才需求预测的方法,在此基础上提出了运用BP神经网络对其预测的可行性,通过BP神经网络方法的详细分析,得出了黑龙江垦区对人才的需求数,并结合实际情况进行了分析。     

色板对葱蓟马诱捕量的BP神经网络模型预测

利用羧甲基纤维素钠和甘油为主要原料配制的水溶性胶黏着剂制作3种颜色粘板,在露天菜地的同一处地点进行田间蓟马诱捕测试。将测试结果作为BP神经网络模型的训练样本与预测样本进行建模分析,结果表明,黏合剂中诱虫物质的添加因素对葱蓟马田间诱捕量的影响权重最大,蓝色大型粘板诱捕蓟马效果最好,模型对预测样本的预测值与实际观测值基本吻合。     

基于BP神经网络的桃林口水库水质预测

为掌握秦皇岛桃林口水库未来水质变化的状况,选取总磷(TP)、硝酸盐氮(NO_3-N)、亚硝酸盐氮(NO_2-N)、氨氮(NH_3-N)、高锰酸盐指数(COD_(Mn))、溶解氧(DO)和五日生化需氧量(BOD_5)7项指标2008—2015年8年的实测数据作为训练样本,建立BP神经网络模型对桃林口水库出库站2016、2017年7项水质指标进行预测,结果表明,该BP神经网络模型预测模拟训练后的模型预测效果良好,可以运用到桃林口水库水质指标的预测预警系统中。     

基于遗传BP神经网络组合模型的中药销售预测研究

对某医院2010-2012年中药的销售及变化情况进行了对比分析。为了更好地保证医院中药的库存数量,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络组合模型,用改进的遗传BP神经网络进行中药销售量预测,并将预测结果和单纯使用BP网络的预测结果进行比较,实验证明遗传BP神经网络模型具有更高的预测准确度,为医院中药销售及科学管理中药库存量提供科学依据。     

基于GIS的BP神经网络洪涝灾害评估模型研究

洪涝灾害损失的大小不仅与洪灾的自然属性有关,还受地形、天气气候、人口、社会经济状况及其分布等因素影响.基于GIS技术及其背景数据,实现GIS空间信息单元格点上淹没水深的模拟和空间社会经济数据的展布,并针对影响洪涝灾害评估的复杂因子对各空间单元格点损失评估的不确定性和复杂性,提出了BP神经网络计算方法,运用matlab神经网络工具箱实现区域洪涝灾害的快速评估,建立了基于GIS的BP神经网络洪涝灾害评估模型.运用此方法,通过少量的样本资料,对鄱阳县洪涝灾害经济损失个例进行评估,评估结果误差为12%.     

BP神经网络在需水预测中的应用

阐述BP神经网络的计算步骤及其改进方法。将BP神经网络模型应用到抚顺市需水预测的实例研究中,通过实例的结果来验证该方法的精度。实例证明该方法具有较大的研究潜力,需要进一步深入研究解决现有问题提高其实用性。     

基于BP神经网络的马铃薯气候产量预报模型

为了准确预测马铃薯气候产量达到趋利避害的目的,利用1980—2015 年山西省大同市马铃薯产量及同期国家基准观象台观测到的气候资料,选用传统的统计回归方法和BP神经网络方法分别建立马铃薯产量预报模型。结果表明：通过二次函数曲线和最小二乘法确定马铃薯敏感期的气候因子是气温、日照和降水,其中降水对马铃薯产量的影响最大。通过改进的气候产量算法可以更好地反映气候要素与作物单产之间的函数关系。在Matlab 平台上训练精度设为0.005、学习率0.01 的BP神经网络方法可以很好地逼近非线性函数。用大于1/3 样本进行预报检验表明,在预报精度和拟合精度上,BP神经网络模型都明显优于传统的回归模型,BP神经网络方法在马铃薯产量预报中有具有非常广泛的应用前景。     

基于灰色理论的BP神经网络入侵预测模型

提出一种基于灰色理论BP神经网络的网络入侵预测方法。针对传统的预测方法难以高效预测大规模网络的复杂攻击行为,利用基于灰色理论的BP神经网络算法,对网络传输中的数据包建立模型、分析和检测识别,结果表明了改进后的入侵预测模型具有更好的预测精确度和效率。     

基于BP神经网络对苹果呼吸强度的预测

应用BP神经网络,通过苹果贮藏期间多维数据与呼吸强度的相关分析确定网络的拓扑结构,建立苹果呼吸强度的人工神经网络模型.仿真结果表明,该神经网络能很好地拟合不同贮藏条件下的呼吸强度,模型预测精度达到90%以上.同时,通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值矩阵,使神经网络的预测精度进一步提高.     

基于BP神经网络股价预测的一种改进方法

为提高神经网络经济预测的泛化能力,对神经网络预测数据处理方法进行了改进,把对数据的归一化变为对数据增长量的归一化,因而只要被预测的增长量不超过以往的历史数据增长量,则不会发生外延问题。根据这一思路,采用个股(中国石化)收盘价的数据,通过对收盘价的增长量进行了归一化,得到新的时间序列,将该时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,用BP神经网络进行非线性映射的逼近。对网络进行学习与训练的仿真试验后,预测结果与实际结果的比较说明,改进方法有效。     

土壤含盐量BP神经网络反演模型

运用Hyperion数据,以黑龙江省大庆市某一实验区为例,通过对图像预处理、特征提取、土壤含盐量、波段与土壤含盐量的相关性分析,建立BP神经网络模型(Back Propagation Network)、经验统计模型等进行研究,并开展了对土壤含盐量的定量提取研究,探讨Hyperion数据反演土壤含盐量的方法.结果表明:与传统的经验统计模型相比,BP神经网络模型具有不可比拟的优越性;同时,Hyperion数据为建立土壤含盐量模型提供了高维的输入样本,大大提高了反演的精度;土壤含盐量的反演模型的研究还有待于进一步深入.     

基于BP神经网络的多因素城市生活垃圾产量预测模型研究

运用BP神经网络理论,通过对城市生活垃圾MSW与人口数、GDP、人均收入和人均消费的数据分析,研究建立了多因素BP神经网络模型,并以北京市城市生活垃圾数据进行应用,得到了较好的效果。该模型优于传统灰色理论模型及双因素BP神经网络模型,预测结果合理,精度高,实用性强。该研究方法对城市生活垃圾管理及环境规划具有一定的指导意义,对其他领域一些相关问题也具有实用参考价值。     

BP人工神经网络在植物病虫害预测中的应用

简单介绍了误差反向传播网络(BP)的工作原理,并且综述了BP人工神经网络在植物病虫害发生流行程度预测方面的研究进展,最后讨论了为提高人工神经网络预测精度应注意的问题。     

森林火灾成灾面积的人工神经网络BP模型预测

应用人工神经网络BP模型对河南省森林火灾成灾面积进行预测,网络模型的最大相对误差为1.15%,最小相对误差是0,平均为0.42%,表明预测值与实际值吻合程度很好,模型精度较高,建模简单,是预测森林火灾成灾面积的有效方法.