正确评价农村城镇化发展状况

指出应科学、全面地评价农村城镇化发展状况,从质和量两方面认识农村城镇化水平,划分农村城镇化阶段,评价农村城镇化存在的主要问题。走具有中国特色的以人为本,城乡协调发展的城镇化道路。     

基于神经网络的水利工程建设项目风险评价

水利工程建设项目风险评价是对水利建设风险进行有效管理的前提,是实现水利工程顺利建设的重要保证。将神经网络理论引入水利工程建设工程项目风险评价,建立了水利工程建设风险指标体系,建立了水利工程建设项目风险评价的BP神经网络模型,并通过实例对模型进行了验证。     

基于神经网络的农业生态环境质量评价

通过对农业生态环境影响因素的考查,选择15个影响因素作为农业生态环境质量的评价指标,建立完整的指标体系。并利用神经网络对农业生态环境质量进行评价,得出农业生态环境质量的评价模拟结果。     

基于神经网络理论的新农村建设评价研究

针对目前大多数学者运用综合加权法对新农村建设评价的单一性,加之新农村建设涉及到生产、生活、经济、生态、文明、管理民主等多个方面,是一个非常复杂的非线性系统工程.尝试运用综合加权和神经网络相结合的方法对新农村建设进行评价,神经网络的非线性处理能力使新农村建没评价更加科学化、合理化,并以连云港新农村建设评价为例给出了实证研究.     

基于BP神经网络的大气环境质量评价模型

依据BP人工神经网络原理,以MATLAB为工具,建立了某市大气环境质量评价模型,评价了该市1月上旬大气环境质量状况,并与灰色聚类法、模糊综合评价法的评价结果进行比较,得到了较为一致的评价结果。     

基于概率神经网络的广东省土地资源评价

用概率神经网络的方法,以广东省土地资源为对象进行了土地资源评价的研究,并与BP网络的评价结果作了比较,结果表明,用概率神经网络进行评价的结果比BP网络的评价结果更加准确,更加切合实际情况,一定程度上避免了人为因素的干扰,提高了土地资源评价的准确性．     

洞庭湖水体水质状况及运用小波神经网络对营养状态的评价

根据近年洞庭湖水质监测数据，考虑TN，TP，COD等参数具体分析了目前洞庭湖的水质状况及变化趋势：不管是平水期还是枯水期，水体的水质状况都较差，营养水平较高；枯水期水体的水质状况呈现恶化趋势．通过深入探讨洞庭湖区水质恶化的原因，运用小波神经网络评价洞庭湖各监测点附近区域的营养状况，结果表明，目前洞庭湖的大部分区域已达到富营养化水平．由于洞庭湖周边有很多重要的生态保护区，因此洞庭湖的富营养化问题已不容忽视．最后针对洞庭湖的富营养化问题提出了相应的对策。     

基于RBF神经网络的桥梁损伤责任评价系统设计

为了能够在发现桥梁损伤后,快速计算各工程单位应承担的责任比例,从而筹集维修基金,及时维修桥梁,应用RBF神经网络开发了桥梁损伤责任评价系统。首先收集国内100个桥梁的损伤案例,然后请资深专家对各单位责任做出评估,获得了12输入12输出的训练矩阵。通过训练,RBF神经网络获得了良好的评价精度,可以对专家的推理逻辑进行仿真,向各责任单位分摊维修经费。该系统对诊断桥梁病害、保证桥梁安全运营有较好的促进作用。     

基于神经网络的高校管理信息化水平评价模型研究

本研究采用频度分析法和领域专家意见相结合,借鉴企业信息化指标的研究结果构建了吉林省高校信息化指标体系;采用了T-S模糊神经网络方法,利用Matlab软件分析,建立高校管理信息化水平评价模型。专家打分200组问卷调查,其中160组结果作为训练样本,40组数据作为测试样本。根据训练好的模型对样本进行测试,训练数据平均误差0.0027,测试数据平均误差0.102。本文研究的T-S模糊神经网络模型应用于预测高校管理信息化评价中可以消除一定的主观因素,得到相对客观的评价结果。     

基于熵权法的山东省农业绿色发展水平评价

基于2019年山东省农业绿色发展先行区县级统计数据,从农业绿色生产水平、农业资源利用水平、农业环境保护水平、农业生态建设水平和农村生活发展水平5个方面构建包括17个具体指标的农业绿色发展评价指标体系,采用熵权法计算山东省10个绿色发展先行区的绿色发展指数,分析山东省农业绿色发展水平。结果表明,先行区的农业绿色发展指数具有明显的空间差异,诸城市最高,成武县最低。由于区域差异,山东省各地要因地制宜地制定农业绿色发展政策,提高农业绿色发展水平。     

基于BP神经网络的河南省可持续发展能力评价

以河南省为例,构建了包含28项指标的可持续发展评价指标体系,涵盖经济、资源环境和社会三个子系统。基于2003-2012年河南省相关数据,运用人工神经网络理论和方法对河南省的可持续发展能力进行评价分析。结果表明,河南省可持续发展能力呈逐步提升态势,偶有波动;河南省各子系统可持续发展水平也为整体上升趋势,其中资源环境子系统20年间变化区间固定在4~8之间;经济子系统水平2003年之前变化较小,2004年开始明显提升;社会子系统呈现稳步上升态势,状态最为稳定。     

基于径向基过程神经网络的油田开发指标预测

目前为止,现有的油田开发指标预测方法难以反映实际存在的时间累积效应对该指标预测的影响。因此,为提高油田开发指标预测的准确度,本文提出基于径向基过程神经元网络的油田开发动态指标预测模型,并将其应用到实际油田开发动态指标的预测中。实例分析结果表明,本文提出的径向基过程神经元网络的油田开发动态指标的预测方法精度高、速度快,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。     

BP神经网络方法在城市土地生态安全评价中的应用——以武汉市为例

以武汉市为例,选取21个指标构建土地生态安全评价指标体系,选用BP神经网络方法,通过输入指标数据对网络进行训练,评定出武汉市土地生态安全等级。结果表明2,008、2009年武汉市土地生态安全为一般安全等级,2010年为较为安全等级。BP神经网络是一种切实可行的高信度的生态安全评价方法。     

用神经网络评价船舶碰撞危险的研究

笔者将人工神经网络的ＢＰ学习算法用于船舶碰撞危险评价的研究。试图用神经网络的ＢＰ算法代替模糊推理系统。结果表明,神经网络可以用于碰撞危险的评价,也适用于避碰决策系统的研究。     

基于遗传神经网络的工业股票指数预测

结合遗传算法与倒传递神经网络进行工业股票指数预测 ,使用 5个输入变量 :周成交额增减幅、周振荡幅度、周涨跌幅、5日EMA波动、DIF波动值 ,并将下周涨跌幅设为输出目标进行训练 ,以取得较理想的预测结果。对于传统上选择适合的神经网络拓扑结构效率较低的问题 ,本文对于遗传算法的引入大大提高了搜索到最优结构的速度。     

制度差异与我国对外贸易流量关系分析

本文研究结果表明制度差异与我国对外贸易流量呈正相关,交易成本与影响对外贸易 的阻碍因素息息相关,进口国制度对我国的出口流量有着直接影响,政治稳定性对我国对外贸易 流量增加具有正面的引导作用。     

基于神经网络的心电分类器设计

设计了一种基于神经网络的心电分类器,该设计利用前向多层神经网络的反向传播算法,即BP算法,采用Matlab软件建立了用于心电信号分类的BP神经网络,并利用大量的心电图数据训练神经网络,使神经网络能分辨出正常和异常的心电信号。     

外贸出口发展预测方法及应用

Based on practical study,this paper establishes 4 kinds of forecasting models, namely Revised Gray Forecasting model, Mutivariate Regression Forcasting Model, Multinomial non-linear Regression Forecastiong model and cubic exponent smooth model. They can b     

基于进化神经网络的火灾后混凝土强度评估

高温后混凝土强度的评估是判断受火建筑的结构损伤程度、剩余承载力的重要依据，设计了一个进化神经网络模型。用遗传算法优化RBF网络的连接权和网络结构，并将其应用于火灾后混凝土强度的评估，介绍了混凝土立方试块经受不同火温后进行回弹测试混凝土强度的方法．经实验测试和仿真分析证明．所提出的进化算法用于RBF神经网络优化比基于聚类法的RBF网络具有更高的识别精度．