简介：摘要：电池管理系统(BMS)可以延长电池寿命，但它取决于所采用方案的准确性。已经开发了不同的技术来通过监控电池的健康状态(SOH)来增强BMS。本文采用循环计数法对电池电压的检测进行了分析，并与人工神经网络这种启发式方法进行了比较。所提出的人工神经网络方法的优点是可以在不将电池与负载断开的情况下监测SOH。此外，人工神经网络的采样数据来自各种技术，包括开路电压(OCV)法、环境温度测量和谷点检测。采用前馈反向传播算法来达到实时监控实验室的目的。结果表明，前馈神经网络(FFNN)在用更多的采样数据训练时，可以获得对SOH的精确估计。

简介：摘要：电力工程是国计民生的重要保障，如何高效、准确地识别异常数据是实施工程的必要手段。文中基于对电力工程数据的分析，利用了分层电网工程数据检测系统，其具有分层体系结构。使用统计模型与神经网络分类器进行数据检测，并测试了5种不同类型的神经网络的性能，以及在分层数据检测系统上进行的异常数据的压力测试结果。基于此，本文对基于BP神经网络的电力工程异常数据识别技术进行探讨，以供相关从业人员参考。

简介：本文首先建立了评价企业信用的指标体系，然后在此基础上构造了基于粗糙集和BP神经网络的企业信用风险预警模型。粗糙集用于约简指标体系中的冗余指标，BP神经网络用来构建预测企业信用的分类预警模型。最后，笔者通过实例验证了此模型的可行性和有效性。

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：

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简介：摘要：随着社会经济和物质生活的发展进步，越来越多的人开始注重自身身心健康的发展。根据大众对健康生活的追求，对健康教育与健康促进工作的开展提供了更多的要求。不仅要促进健康行为和健康知识的科普，还要帮助大众选择健康的生活方式和习惯，从而提升健康教育与健康促进工作的成效。

简介：投保利益十种重大疾病保险金被保险人在合同有效期内,经诊断罹患重大疾病时,给付重大疾病保险金。身故保险金被保险人在合同有效期内,因疾病或意外伤害而身故时,给付身故保险金。

简介：摘要：针对近期“新型冠状病毒”在全球大流行的现象，文章参考生命周期理论，基于微博平台，结合数据与文本信息，构建了突发传染病网络舆情热度评价指标体系，选择“新冠”事件，利用无监督学习模型概率潜在语义分析和深度学习模型BP神经网络，对舆情发展趋势进行分类及预测，验证模型的可行性。为突发传染病网络舆情管控提供参考。

简介：摘要：我国国民经济以及电力相关技术的发展，使得我国的电力事业得到了较快的发展，而在整体电力系统中关键的设施之一就是电力变压器，和电力系统之间的安全稳定运行有着十分紧密的联系，这也正是对其进行检测工作的重要原因。在微电子、计算机等先进技术不断发展的影响下，针对电力变压器进行在线实时监测已经有了极高的可行性。因为油浸性质的电力变压器在运行过程中气体溶解的类型不会出现对应的差异，传统故障诊断方式对于这些复杂多变且无标签的数据无法进行充分应用，因此一种基于深度学习神经网络的诊断方式应运而生。本文先从深度学习的概念以及深度学习神经网络模型分析入手，并在文后详细的在电力变压器故障诊断中如何运用深度学习网络进行了分析。

简介：摘要本文通过对国内外公司财务危机预警相关文献的梳理，并且结合中国房地产行业的特点，提出了构建基于BP神经网络的我国房地产上市公司的财务危机预警模型。

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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：摘要：本文针对现役火电厂脱硝改造工程的造价估算，通过对影响脱硝改造造价的主要因素进行综合分析，利用 MALTAB软件构建了基于 BP人工神经网络的火电厂脱硝工程造价的快速估算模型。通过现有工程造价实例对快速估算模型进行训练、模拟及测验，并将模型估算值与现有工程造价实例进行了对比，结果表明该方法可以较好的估算火力发电厂脱硝改造的工程投资。该模型具有较好的快速性及适用性，可以为估算工程造价提供参考。

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。

简介：详细论述了基于人工神经网络的框架结构楼房拆除爆破专家系统各模块的功能，结合工程实例样本库建立了爆堆效果预测模型。工程实践表明，该系统用于框架结构楼房拆除爆破的设计，方法新颖；利用神经网络专家系统对楼房倒塌后的爆堆效果做了预测，其结果与实际值非常接近。

简介：摘要：在全球新冠流行的背景下，各国的经济受到不成比例的影响，导致经济不平等加剧，社会稳定面临风险。本文将分析这一流行病导致收入不平等加剧的原因。

简介：摘要将Elman动态回归神经网络预测方法应用于男子100m自由泳成绩的预测，通过对自1972年历届奥运会男子100m自由泳决赛成绩的历史数据归一化处理，组成一个从输入到输出的非线性映射，并利用MATLAB软件对其进行学习与训练的仿真实验，证明Elman神经网络可以较精确的应用于游泳成绩的预测。

简介：摘要：风能相较于传统能源拥有着巨大的优势，但风电场投建初期数据不足的问题往往为研究人员所忽略。本文在研究 BP 神经网络的基础上，针对训练量不足的问题，提出了运用插值法对预测结果进行修正的方法，使得不同阶段的预测精度相较于传统神经网络有不同程度的提高，表明了本文方法的价值与意义。

简介：安全管理评价对工程项目的安全实施具有重要的保障作用。从工程项目施工全过程的角度出发，全面探讨了影响工程项目安全管理效果的指标，并采用主成分分析法消除指标之间的相关性，建立了一套系统的工程项目安全管理指标体系。同时，利用BP神经网络的非线性映射、自适应、自学习等特点建立安全管理评价模型，以消除专家打分的主观性与随意性，大大提高了评价决策的效率，并能为工程项目的安全管理评价提供借鉴。