导读:本栏目包含与文献综述和神经网络相关的论文例文,免费教你怎么写bp神经网络的参考文献提供有关参考资料。
摘 要:港口吞吐量的预测是港口决策的重要依据,然而影响港口吞吐量的要素较多,且各要素之间存在着复杂的非线性关系,使常用的预测方法难以取得好的预测。
The Risk Assessment Method of Logistics Alliance Based on BP Neural Netw。
摘要:纯电动车作为一种节能环保的交通工具已成为各国研发的热点,纯电动车的续航能力问题是电动车发展中的重要因素,针对电动车在使用过程中由于受电池有。
摘 要:針对基于BP神经网络的IDS技术收敛速度较慢,易陷入局部最优值、网络瘫痪,系统稳定性差等问题,本文提出了基于PSO-BP神经网络的入侵检。
摘 要: 针对单一特征难以建立理想音乐分类模型的不足,为了帮助用户找到自己喜欢的音乐,提出BP神经网络的音乐分类模型。首先提取音乐的多种类型特征。
【摘要】本文以花桥世纪城项目为例,采用BP神经网络方法,对花桥世纪城基坑的水平方向随时间的位移值进行了预测,并与实测数据比较,证明了BP神经网络。
[摘 要] 飞机机库是一个先进、复杂、可靠的完备技术体系,飞机机库工程建设项目则是一项复杂的系统工程,可以为提升飞机维修保障能力提供重要的支撑平。
摘要:企业研发是实现可持续发展的重要推动力,它受到多种因素的影响。近年来我国学界对企业研发投入影响因素问题的研究主要是从公司治理机制、人力资源、。
[摘 要] 石油需求量预测对编制石油产业发展规划具有重要意义。为了合理预测中国石油需求量,将1965—2014年中国国内生产总值、人口数量、产业。
摘要:为了研究大米品质的优劣,采用主成分分析算法和BP神经网络相结合的方法对大米米粒进行识别,将米粒的特征变量进行主成分分析以提取代表性的主成分。
摘 要:英语CAI教学取得了很大进展,但传统英语CAI教学对学生个体差异关注不够。本文提出了一种根据学生学习效果自动推送个性化教学内容的ICAI。
摘 要: 针对传统脉诊存在易受主观因素影响、诊断结果可靠性不高等问题,提出基于粒子群优化BP神经网络的脉象识别方法。粒子群算法中评判粒子好坏的适。
[摘 要] 居民消费增长是影响我国经济快速、可持续增长的重要因素,而农村居民数占人口总数的一半,准确可靠的对农村居民人均生活消费支出进行预测可为。
[摘要]BP神经网络是一个经典的神经网络模型,可以用来分析复杂的非线性关系。本论文基于美国国家航天局在官方网站上公布的月球DEM数据,分析不同月。
摘要:在食品安全事件的报道和舆情监督方面,网络媒体正逐渐成为事件解决和政府决策的一股推动力量。文章构建了一个食品安全网络舆情热度的评价指标体系,。
摘要:GDP的准确预测会直接影响政府对民生、货币等政策的制定,而GDP的变化受多种因素影响,因此GDP预测是一项值得深入研究的工作。文章针对吉林。
摘 要: 控制棉纤维中的短纤维率是提高棉花品质的关键因素,利用籽棉回潮率进行轧花机转速的控制能减少成品棉中的原棉短纤维指数,提高成品棉的品质。针。
摘 要: 针对传统BP神经网络的关联挖掘模型中关联挖掘方法和用户交互矛盾问题,提出一种基于改进BP神经网络的关联挖掘模型设计。采用改进的BP神经。
摘 要: 为提高BP神经网络预测模型对超市大米日销售预测的准确性,提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络预测方法。介绍了BP神经网络和遗传算法的。
[摘 要]本文运用BP神经网络方法预测中国人口总数,采用MATLAB工具箱实现BP神经网络模型。选取1970-2010年人口总数,应用插值模型拟。
【摘 要】BP神经网络具有较好的非线性拟合能力、较强的自学习自适应,论文运用BP神经网络模型解决人才需求预测问题。首先介绍BP神经网络模型构建,。
摘 要 近年来,农村人口不断减少,农村宅基地存在大量闲置。为解决农村宅基地闲置问题,合理置换宅基地是政府的必然选择。分析预测农户宅基地置换意愿并。
摘 要:本文主要研究青島市旅游需求预测的有关问题。本文首先对搜集的数据进行无量纲化处理,利用主成分分析得到影响旅游需求的主成分,以旅游人口建立G。
摘 要:当前房地产是否存在泡沫,如何测度这种泡沫程度,是当前舆论界和理论界研究和讨论的热点。通过分析房地产泡沫的深层次影响因素,并据此建立了四个。
[摘要]当前中国人口结构存在的突出问题说明优化人口结构是未来的重要任务,要解决我国人口结构的矛盾、推动经济社会可持续发展的关键问题是逐步改变生育。
[摘要]本文目的在于探寻基于“271”模式的电子商务教学新形式,并服务于相应教学工作。从“271”模式本身和电子商务课程的特点出发,通过在学生组。
(1 佳木斯大学附属第一医院,黑龙江 佳木斯 154007;2 佳木斯大学 a 马克思主义学院;b 经济管理学院,黑龙江 佳木斯 154007)。
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