简介：为了评价某煤矿矿井通风系统的优劣，就必须要建立一套合理的、符合该矿井实际情况的评价体系。我们借助BP神经网络的工具对该矿井的通风系统进行评判，通过广泛的资料收集，确定了通风系统安全指标评价体系；运用Matlab2014软件进行训练，建立矿井通风系统综合评价模型；对矿井通风系统安全进行总体的评价。确定其安全等级为1级合理。

简介：研究煤体瓦斯渗透率可以为煤矿企业安全生产提供更好地保障。本文通过分析有效应力、瓦斯压力、温度和抗压强度四个影响因素对煤体瓦斯渗透率的影响,利用SOM神经网络对22组影响因素样本进行分类训练,建立煤体瓦斯渗透率分类预测模型。并运用模型对8组样本进行预测,结果表明：预测结果正确率为87.5%。可见,基于SOM神经网络建立的煤体瓦斯渗透率分类预测模型是有效的。

简介：通过地方经济发展指标、地方政府收支指标、地方公共风险指标和地方政府债务指标四个方面构建预警指标体系。基于BP神经网络模型对我国2016年的地方政府性债务风险进行非线性预警研究,因子综合得分表明2009年到2015年我国地方政府性债务风险处于相当不稳定的状态。BP神经网络预测结果则显示,2016年我国地方政府性债务风险处于高度风险区间,说明地方政府性债务风险性较大,应采取措施尽快完善地方政府债务风险预警体系。

简介：集团企业的管理型本部是一类特殊的企业，其财务指标和风险特征与一般企业显著不同，难以使用一般的信用评级模型进行评级。本文利用基于BP神经网络的人工智能分类算法，通过有监督机器学习过程建立了管理型集团本部的信用评级模型。实验表明，在管理型集团本部的评级上该模型比一般公司的评级模型更为准确。

简介：利用遗传算法优化RBF神经网络的隐层节点数、扩展速度、均方根误差3个网络参数,然后基于优化RBF神经网络对研究区不同采样尺度下耕地土壤有机质进行空间插值,估测结果在拟合能力和插值精度上都要优于地统计方法、RBF神经网络方法,并且在参与插值的样本较少时优势更明显。因此,GARBF神经网络方法可以更加准确地获取区域土壤有机质空间变异信息,为耕地质量评价,精准农田管理以及估算田块尺度上土壤的固碳潜力等方面提供技术支持。