简介：Basedontheoperationdatafromacertainwastewatertreatmentplant(WWTP)innortheastChina,themodelsofbackpropagationneuralnetwork(BPNN)andradialbasisfunctionneuralnetwork(RBFNN)havebeendesignedrespectivelyandtheabilityofconvergenceandgeneralizationhasbeenanalyzedseparately.AsforBPNN,theeffectsofnumbersoflayersandnodeshavebeenstudied;asforRBFNN,theinfluencesofthenumberofnodesandtheRBF′swidthhavebeenstudied.ItisconcludedthatBPNNhasconvergedmuchslowlyincomparisonwithRBFNN.TheconclusionthattheRBFNNissuitableformodelingactivatedsludgesystemhasbeendrawn.AnautomaticallyoptimumdesignprogramforRBFNNhasbeendeveloped,throughwhichtheRBFNNmodeloftraditionalactivatedsludgesystemhasbeenestablished.

简介：提出一种基于BP神经网络的异常入侵检测方法，由于BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络，具有对不确定性的学习与适应能力，可以很好的满足入侵检测分类识别的需求．对“KDDCup1999Data”网络连接数据集进行特征选择和标准化处理之后用于训练神经网络并仿真实验，得到了较高的检测率和较低的误报率．仿真实验表明，基于BP神经网络的入侵检测方法是有效的．

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：讨论BP神经网络的原理及其缺陷和改进方法．在MATLAB环境下，对含噪声文字符进行识别训练．仿真结果表明，网络收敛速度快，识别分类效果好．

简介：基于小浪包转变(WPT)，基因算法(GA)，神经网络(BPNN)和支持向量用机器制造的背繁殖(SVM)，柴油机引擎阀门清理的一个差错诊断方法被介绍。与力量光谱密度分析，与运用条件的引擎有关的典型频率能从颤动信号被提取。小浪系数和根的最大的单个值(BSV)意味着在典型频率亚乐队的颤动的平方(RMS)值在颤动信号的第三水平分解的目的被提取，并且他们被用作BPNN或SVM的输入向量。为了避免，在本地最小被套住，GA被采用。正常和处于不同阀门清理条件测量的差错颤动信号被分析。BPNN，GA背繁殖神经网络(GA-BPNN)，SVM和GA-SVM被用于为不同特征的抽取训练并且测试，并且分类精确性和训练时间与相比决定最佳差错分类器和特征选择。试验性的结果证明建议特征和分类算法给100%的分类精确性。

简介：通过分析象征价值的影响因素,建立基于BP神经网络的象征价值指标体系,利用MATLAB工具进行数据仿真以及实例应用。结果表明,构建基于BP神经网络的象征价值体系,为企业成功塑造产品的象征价值,进而提升竞争力有参考意义。

简介：为解决始于2008年末国际金融危机所带来的经济萧条,中美两国先后出台了各自的经济刺激计划。本文利用IS-LM模型深入、详细地分析了经济刺激计划对两国所带来的经济影响,并从扩张性财政政策和膨胀性货币政策配套使用的角度重点探讨了开放经济条件下经济刺激计划所产生的政策预期目标———在这次经济刺激计划积极作用下,中国会日益加大边际进口倾向、提高国民边际消费倾向,逐步建立一个消费主导型经济社会;美国将改变生活方式,减少进口,国民降低边际消费倾向,形成适当比例的国内储蓄,逐步恢复国内经济。

简介：人工神经网络具有强大的非线性映射能力,文章利用BP神经网络建立了公路软土地基沉降量预测模型,并用MATLAB人工神经网络工具箱进行了实现。根据实测资料,对此预测模型进行训练和预测,试验表明,预测模型具有较好的预测精度,操作简单,具有广阔的工程应用前景。

简介：控制系统中最广泛使用的是PID控制算法,但传统PID控制算法不能有效处理系统中的干扰、丢包和时延等问题,为此本文引入了基于BP神经网络的PID控制算法。该算法具有学习功能,可以自动调整PID参数,减小干扰节点引起的资源争夺与系统延时等方面的影响,优化系统指标。另外,为了模拟真实的网络环境,对系统的性能和设计方案进行评估,本文利用TrueTime工具箱搭建了网络控制系统仿真平台。仿真结果表明,BP神经网络算法的性能明显优越于传统PID控制算法。

简介：切削用量的选择对于机械加工来说，是零件加工工艺的一个重要方面。切削用量选择得是否合理恰当，对于加工工件质量、加工时间、以及生产成本都具有重要的影响。文章利用Matlab软件中的神经网络工具箱，建立了BP神经网络模型，根据具体生产铣削加工情况，对铣削用量进行智能化选择，并将BP网络选择的铣削用量用于实际汽车曲轴模具加工中，得到了实际的模具，验证了BP神经网络的合理性和正确性。

简介：详细介绍用于预测公路货运量的BP神经神经网络模型的构建,并用所构建的模型对浙江省2009和2010年的公路货运量进行预测,同时对公路客运量及其周转量和水路客货运量及其周转量也进行预测,旨在为浙江省公路水路交通线路和车站码头的建设布局和投资规模提供科学客观的参考依据。