简介：因径流的形成受多种因素的影响，且径流预报具有复杂的非线性特点。因此，为了更加准确地对年径流进行预报，本文选择和田河支流玉龙喀什河作为研究对象，构建BP神经网络模型，对玉龙喀什河年径流及相关气象资料行径流模拟研究，结果表明：BP人工神经网络模型收敛速度快，预报精度高，为该领域研究提供了新的思路。

简介：　　由山东新风光电子科技发展有限公司生产的JD-BP系列石油钻机专用变频调速器是在传统的钻机电控系统的基础上,利用当今先进的变频技术研制成功的.……

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：目的:面对我国人参价格涨跌频繁的现状,基于历史价格数据探索一种人参价格预测方法,进而有预见性的指导人参的种植、经营,防范伤农、伤商事件的发生。方法:以生晒55支规格的人参为代表,选取2012年6月至2018年5月的历史价格为实验数据,以2012年6月至2017年8月的价格为训练集,以2017年9月到2018年5月的价格为验证数据集,分别基于BP神经网络与ARIMA方法,构建人参(生晒55支规格)的价格预测模型,并将二者的预测效果进行比较。结果:ARIMA模型在平稳期的预测较为精确,BP神经网络能应对价格的突变预测。结论:BP神经网络预测模型整体优于ARIMA模型,进一步证实了BP神经网络用于价格预测的优越性。

简介：应用BP神经网络对网店销售模型进行了研究,建立了基于店铺访客数、下单转化率、客单价和商品收藏次数来预测网店销售额的BP神经网络模型,模型的训练样本为五皇冠淘宝网店2016-04-21至2016-07-09时间段销售数据,应用构建的模型预测该网店2016-07-10至2016-07-19时间段店铺销售额,仿真模拟实验结果表明其能准确地预测店铺销售额,从而验证了模型的有效性和准确性.

简介：摘要：本文主要针对高等教育问题进行了相关研究，利用BP神经网络以分数评价国家高等教育系统的健康状况。首先收集了多个国家教育影响因素的数据，选择出“国家人均GDP”、“国家高校升学率”等八个指标初步建立简单的指标体系。其次对八个国家进行模型应用，对模型进行进一步的优化，对其提出优化后的合理蓝图。最后建立时间序列的BP神经网络预测模型，预测出原状态下2020年中国评分从而得知此模型稳定性较好。

简介：随着家用空调的普及，空调维修已成为目前的维修热点和维修利润的赚取点。其中，许多维修人员对于变频空调中变频电路的维修心中无数。本文以新科KFR-32GWA／BP变频空调的变频功率模板为例，对“三菱”智能变频模块“PM20CTM060”的使用进行分析，揭开变频输出电路的神秘面纱，增加你的维修信心。

简介：提出一种改进BP神经网络的交通流数据融合算法,通过对融合模型以及融合算法的改进,实现融合精度及容错能力的提高,最终利用某城市主干路的交通流实测数据进行实验验证.验证结果表明,本文提出模型可以通过LSE值验证且融合精度可以达到94%以上,因此利用改进BP神经网络可以有效进行交通流参数的融合,并可以较为准确反映路段平均速度的变化,为交通流的预测与诱导提供理论支持.

简介：对非线性预处理在人工神经网络日径流预测中的适应过程进行了仿真和模拟．提出了非线性预处理（NLP）适用条件的解算思路，通过实测数据和模拟数据，研究了NLP的适用条件。推导出NLP在神经网络SISO系统中适合于日径流预测，不适用于周平均流量序列、旬平均流量序列和月平均流量序列的预测，提出了判断NLP神经网络SISO系统进行日径流预测的有效性标准——多年日径流拐点14百分位．并通过广西平乐水文站和四川宝珠寺水文站1973～2001年的日径流量进行对比预测，验证了该标准是合理的。

简介：摘要BP-2C微机母线保护装置是母线的重要保护装置，是深圳南瑞公司的优质产品，广泛的应用于220kV变电站，装置的原理、操作的方式，装置的风险等诸多运维问题值得去研究、探讨。

简介：文章分析了传统BP学习方法的缺陷，给出了一种改进的学习方法，并用非线性函数tg△x和(e^△x-1)代替传统的线性函数△x进行网络学习和参数调整．仿真表明，该算法能有效克服网络陷入局部极小的困境，并大大提高收敛速度．

简介：通货膨胀的诱因、预测与控制是各国政府、学者乃至普通民众关心的热点问题。运用交叉相关分析法对GDP增长率、M2增长率、工业生产者购进价格指数等因素与通货膨胀间的关系进行了定量分析，确定了各因素与通货膨胀之间的领先、一致和滞后关系；然后结合人工神经网络原理，以先前确定的领先指标作为输入信息建立了基于BP神经网络的通胀预测模型，最后根据模型预测结果，提出了控制通货膨胀的相关政策建议。

简介：为了能够客观地对海水水质进行综合评价，在分析人工神经网络概念和原理的基础上，从阈值角度出发，通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法，生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本，并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络，建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价，通过模型的计算，得到该海域的水质类别。结果表明，2004-2007年，渤海湾近岸海域污染指标总体上在河流丰水期时比枯水期时高，2005年和2006年污染较为严重，2007年有所好转。经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明，该模型设计合理、泛化能力强，对海水水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，企业财务方面出现诸多问题，企业财务面临着巨大的风险，需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上，探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。

简介：摘要：随着我国经济的快速发展，企业财务方面出现诸多问题，企业财务面临着巨大的风险，需要对于风险问题有及时的预测机制。企业发生财务危机是一个逐步显现、缓慢恶化的过程,它的发生具有一定的先兆,因此具有可预测性.为了规避和防范财务风险,企业有必要对财务风险进行充分的认识和分析。本文在深入分析财务预测面临的关键问题和比较各种财务风险预测方法的基础上，探讨利用BP神经网络对财务风险进行分析和预测的可行性。

简介：【摘要】当前时期下，企业在深入转型过程中，财务管理扮演着十分重要的角色，很大程度上促进了企业的发展速度。通过强化业财融合工作，能够加速传统企业财务管理深化改革，显著提高了企业财务工作水平。近年来，BP制度作为企业财务管理体系中十分重要的一个内容，该制度地广泛应用，推动了企业业财融合的发展。在实际过程中，企业在实施BP制度时常存在着一些较为突出的问题，对企业管理效能产生直接性的影响。在实际过程中，BP制度尚存在着一些突出性的问题，对其自身的管理效能的充分发挥产生巨大的影响。因此，应该强化企业财务BP岗位模式地构建及实施。本文以制造企业为例，着重阐述了当前时期下我国制造企业业财融合BP岗位模式存在的问题及其具体解决对策，从而提高制造企业业财融合工作水平。

简介：摘要：为了提高造价预测效率，提出了一种基于BP神经网络的工程造价预估模型。该模型在详细分析了住宅的造价构成的特征的基础上，找到主要的造价影响因素，建立了造价影响因素和工程造价的映射关系，以住宅工程的影响因素作为神经网络的输入向量，将所需的工程造价作为神经网络的输出向量，从20个案例中，选取5个案例样本作为预测样本，剩下15个样本作为训练样本输入，不断地训练网络函数，使函数修正和改进，使函数输出的工程造价几乎接近于样本的造价，达到了准确预估住宅工程造价的目的。实验结果表明，本文建立的仿真模型切实可行，预测误差在10%左右，是比较理想的住宅工程造价预估方法，可用于造价工程的辅助估算。

简介：摘要：财务BP作为一种新兴的财务岗位，是连接财务部门与业务部门的桥梁纽带，这一岗位要求从业人员既要懂财务，又要懂业务，并能够利用专业的财务理论与实践知识去解决业务部门与财务工作相关联的问题。这一岗位的出现，不仅加快了财务职能向管理职能的转化速度，同时，也为构建专业化、一体化的部门协同体系，使企业的各项工作能够高效展开。基于此，文章针对财务BP在企业管理中的应用价值，以及财务BP价值创造的具体实施策略展开论述。

简介：摘要：近年来，随着互联网和人工智能等信息技术的不断发展，企业管理模式也在不断变革和创新。为顺应新时代下经济社会发展要求，越来越多的企业开始将财务 BP 模式引入企业管理中，通过有效地财务业务协同，提高企业资源利用率。基于此背景，本文以企业管理中的财务 BP模式为研究对象，对其应用价值进行了分析和探讨，并在此基础上提出了相关优化策略，以期为相关人士提供借鉴。

简介：基于化学识别的蚁群聚类算法无需给定聚类数目就能自动实现数据集的聚集,但大量采用随机策略使得蚂蚁达到平衡的运行时间长,效率不高。为此提出了一种用K-means算法做初次聚类、蚁群聚类算法再次聚类的新算法,结果表明该算法具有较高的正确率。最后将该算法应用于系统应用协同中,得到了较好的分析结果。