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：摘要：供水调度模型是建立在管网GIS、调度监控系统、水量分析和预测、成本预算、能耗分析等信息系统基础上的系统，应用现代信息技术对影响供水过程的各环节的主要设备、运行参数进行实时监测、运算和分析，提出调度控制依据或参考方案，辅助调度人员对供水系统进行科学调度控制。

简介：摘要：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。

简介：本文对神经网络的基本原理和应用进行了深入浅出的阐述,首先说明为何引进神经网络,然后讲述神经网络的基本原理和当前有关神经网络的前沿技术,其后对神经网络的应用情况进行了介绍,最后对神经网络有待解决的问题进行了简要说明.

简介：摘 要：回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上，重点介绍了有代表性的 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出卷积神经网络未来的研究方向。

简介：对神经网络应用于数字水印技术进行了改进,选择了一种DWT变换嵌入算法的BP四层模型作为神经网络的训练模型,它能更好地实现了水印的盲提取。实验结果表明,该算法对常用的图像处理如压缩、低通滤波、加噪、剪切、旋转和缩放等攻击具有较好的鲁棒性和不可见性。

简介：港口吞吐量预测是港口决策和规划的基础。为了合理预测港口吞吐量,本文利用外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值作为BP神经网络的输入变量,港口吞吐量为输出变量,建立了港口吞吐量预测的BP神经网络预测模型。然后根据2000年-2010年广西北部湾港口吞吐量、外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值,利用Matlab6.5软件的神经网络工具箱,通过对BP神经网络模型的反复训练,发现当隐含层节点数为6,学习率为0.05,训练次数为500次,训练精度为0.001,动力因子为0.9时得到的效果最好。并对BP神经网络模型与多元回归模型的预测结果进行比较分析,认为BP神经网络模型预测的总体效果更优。最后利用所确定的BP神经网络模型,对2011年和2012年两年的港口吞吐量进行了预测。

简介：以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注，并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率，本文设计了2种改良的深度卷积神经网络，这些改进加快了神经网络的训练速度．有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型，该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验，改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型，这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后，构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”，该系统能够自动检测出CT影像中肺结节，并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用，可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度，提高阀片效率，服务更多患者；减少漏诊和误诊发生的次数，有助于提高肺结节的诊断准确率；从而促进我国肺癌早筛工作的推广。

简介：在含富水带山岭地区的隧道工程建设中,往往引起隧道内涌水,不但影响施工安全,还会影响到隧道建成后运营质量,必须采取超前预报和措施,保证工程质量。此文以某在建隧道6个里程段的地质构造和涌水情况为样本,通过建立BP神经网络模型,对隧道内的涌水量进行预测,并与实测涌水量进行比较。所得结果表明,最大相对误差在10%以内,平均为3.8%,符合工程要求。可为隧道施工提供采取有效措施的依据。

简介：将神经网络理论及模糊理论相结合,建立了基于模糊神经网络的时间序列数据和断面数据相结合的宏观经济预测模型,并用实际数据对基于模糊神经网络的宏观经济预测模型进行了仿真和检验,建立了季度GDP绝对值模型,结果表明该模型优于使用单一人工神经网络的模型,也证明了该模型的有效性和可行性.

简介：运用TRAINGDX训练函数对标准BP神经网络进行改进．根据2012年《四川省统计年鉴》相关数据，利用影响国内生产总值（GDP）的6个主要因素，借助Matlab软件平台，建立了6：5：1的三层BP神经网络GDP预测模型，实现四川省GDP值的预测．改进后BP神经网络预测相对误差在1％以内，仿真结果同模型外推法比较，预测精度较高．

简介：摘要:改进的向量生成模型和特征提取模型分别从融合后的环境体系中对关键词深层解读。通过CNN建模指代特征提取，以向量矩阵作为输入，融合后的分向样本作为输出集合多义词样本循环多层分向提取。模型内部特殊采用分向相对卷积思想，保留了空间信息内的词语完整释义。向量化指代分析中采用改进CBOW模型的PYP算法，观测每个单词的参数分布，模拟上下文窗口结构，加入权重系数验证结构和内容的概率分布可行。

简介：摘要神经网络算法是新兴起的电力负荷预测成果之一，它可以有效的对短期的负荷进行预测，模拟人脑的活动进行智能化的处理，自动地获取不准确的信息以及不明朗的规律进行适应化处理。神经网络以其独特的记忆信息和自主学习的能力，实现对知识进行优化和推理，其中最重要的是自我学习能力和自动适应能力，这是对比其他方法的最大优势。基于神经网络的非数学模型预测法，为解决传统数学模型法的不足提供了新的思路。

简介：该文介绍了一类Hopfield神经网络模型问题,证明了此类系统的平衡点是全局指数稳定的。

简介：基于T-S模糊模型提出了一种易于推理的神经网络结构。讨论了其自学习算法，并给出了用于模糊推理的估值算法和三级知识表示方法，实例说明了其应用价值。

简介：摘要高铁隧道变形监测过程中有很多不确定因素导致获得的监测数据包含很多随机误差，利用小波分析理论先对数据进行降噪处理，再通过小波分析与经典的人工神经网络相结合，建立小波神经网络模型进行预测。与BP网络模型相比，经过小波函数降噪后再进行预测模型的建立所获得的预测结果精度更高，误差小，在高铁隧道的变形监测研究中有很好的应用前景。

简介：本文在分析影响作物蒸发蒸腾量的气象因子的基础上,以不同的气象因子组合为输入向量,以参照腾发量为输出向量,构建了气象资料不足情况下三种计算参数腾发量的BP神经网络模型BPET1、BPET2和BPET3.利用宁夏引黄灌区2000～2003年的逐日气象资料对所建模型进行反复训练和预测,并把预测结果与传统的Penman-Monteith公式计算而得的同期作物ET0值相比较.其中,BPET1的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9914;BPET2的预测值与ET0值的相关系数平方为0.9917;BPET3的预测值与ETO值的相关系数平方为0.9854.研究结果表明,本文构建的模型计算精度较高,方法简便可行,能满足实际生产需要.

简介：摘要：全球导航卫星系统(GNSS)是一种高度精确、连续、全天候和近实时微波技术，其中GPS的应用最为广泛，目前GPS已经能够达到毫米级的平面坐标定位精度，这种优势能够大大缩减人工测量的时间，提高效率，但是由于GPS所测高程和我国工程测量中使用的高程基准面不同使得GPS高程测量值的应用受到限制。针对将GPS高程测量值通过拟合方法转换为工程坐标下的正常高的研究有着广泛的实用价值。本文采用目前流行的BP神经网络法对测区范围内GPS所测得的大地高数据进行拟合，基于GPS测量得到已知点坐标和高程异常，建立两者之间的神经网络关系，并对网络进行训练，根据预测值和实际值之间的差异对网络中的权值和阈值进行重复计算修改，最后使得预测与实际值之间的误差满足要求，计算外符合精度并对未知点的高程异常值进行预测。通过MATLAB实现BP神经网络高程拟合并与多项式曲面拟合方法进行精度比较，最后得出BP神经网络拟合精度高且相比于多项式曲面拟合法具有准确性，可靠性和稳定性。

简介：摘要：随着科技的不断发展，图像识别已经成为研究的热点领域。深度神经网络作为现代人工智能的重要分支，为图像识别技术的发展带来了革命性的突破。本文旨在研究面向图像识别的深度神经网络模型设计，探讨不同模型的设计方法和优劣，并深入分析其内在机制。通过实验对比和分析不同模型的性能，总结各自的特点和适用场景，为未来的研究和实践提供有益参考。

简介：摘要：随着遥感技术的不断进步和深度学习算法的快速发展，逐渐出现了一系列应用于遥感图像分类的神经网络模型。本文通过对近年来相关文献的综述，总结了各种神经网络模型在遥感图像分类中的应用情况、优缺点及发展趋势，旨在为遥感图像分类领域的研究者提供参考和启示。