基于MATLAB的RBF神经网络在建筑物沉降预测中的应用

介绍了RBF神经网络的模型和结构,提出将该网络应用于建筑物沉降预测。运用Matlab工具箱函数建立了沉降预测网络模型,编制了计算程序,通过工程实例验证了该模型的正确性和可行性,并和BP神经网络在收敛速度上进行了比较,结果表明RBF神经网络的收敛速度远远快于BP网络。

基于Matlab编程预测陶瓷泥浆最适电解质用量

为了制备流动性和稳定性更好的浆液,本文在实验优化泥浆流动性方案的基础上测定了泥浆恩氏粘度。用逐步回归的方法建立了恩氏粘度关于各因素的多元二次回归模型,并分析了主要因素以及各因素之间的交互作用对恩氏粘度的影响。用二元二次回归的方法预测出了泥浆粘度最小条件下所用电解质Na_2CO_3和Na_2SiO_3的比例为3.8475,Na_2CO_3和Na_2SiO_3的总量为0.6339。

突发公共事件下的飞行量BP神经网络预测方法

为提升航空运输预测的抗外界干扰能力,改变传统时间序列的数据趋势预测弊端,以突发公共事件为个体引导特征,构建事件生命周期延续下的ABI飞行量预测机制。运用SPSS数据分析技术,统计分析历史公共突发事件对航班飞行量的影响,机器学习飞行量与突发事件的斯皮尔曼关联性,建立的BP神经网络的飞行量预测改善模型,利用突发事件与飞行量趋势变化作为训练函数,改进的Matlab.net对样本数据进行训练,修正各层神经元权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降,逼近期望预测值。以新冠疫情下的我国民用运输飞行量预测为例,验证模型和算法的可行性和预测效果;结果表明:BP神经网络的计算搜索技术一定程度内解决了突发公共事件与飞行量变化的复杂非线性映射关系,最优验证集均方误差得到最接近期望的预测结果。

基于人工神经网络的煤矿瓦斯浓度预测系统研究

本文采用人工神经网络技术、COM组件技术、数据库等进行开发,形成较为完善的瓦斯浓度预测系统,实现了VB可视化界面与MATLAB的结合,缩短编程周期,提高软件性能。

基于Matlab的BP神经网络在工广地表移动变形监测及规律中的应用

为提高数学模型在工广地表移动变形监测及规律中预测的准确性,采用了BP神经网络模型和Matlab中的数值处理方法,有效地证明了BP网络在预测工广地表沉降中的有效性和精确性,为提高信息预测的精度和自动化以及管理的现代化水平有着积极的意义。

基于BP神经网络与多元回归的公路客运量预测研究

根据公路客运量的历史数据及相关影响因素数据,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元回归及BP神经网络预测模型,通过将2种模型输出的预测结果与实际数据进行对比,得出采用多元回归方法在预测客运量变化过程中所产生的误差远小于BP神经网络方法所产生的误差,认为,当数据样本量较小时,多元线性回归预测模型优于BP神经网络预测模型。

BP神经网络算法下青海公路货运周转量预测

随着中西部社会化建设的迅猛发展,中西部许多地区的运输发展直接影响着丝绸之路经济带的建设,我们通过研究预测未来的需求制定相关措施来助力丝绸之路的经济发展,论文将青海省公路货运量与BP神经网络模型相结合。利用MATLAB对BP神经网络模型预测未来公路货物运输相关数据。将预测结果作为依据来指导下一步的相关工作,对研究青海公路运输有一定参考意义。

使用灰色模型预测股票价格走势

股票价格的未来走向是投资者们十分关心的问题,它关系着人们的切身利益,而灰色预测刚好能解决这一难题,能最大限度地预测股票走向,为投资者们提供有价值的信息,因此选择有效的数据使用GM(1,1)模型对股票价格走向进行预测,制作曲线图,可以清楚明了地为人们展示股票的未来走向。

基于数据回归的热力站耗热量时间遗传期研究

通过分析热力站耗热量的主要影响因素,建立了基于历史数据的耗热量预测模型,并采用MATLAB软件,对未来第1,3,7天的耗热量进行数据回归预测。结果表明:建筑耗热量具有时间遗传特性,耗热量不仅与室外温度有关,还与前7~10d内的历史耗热量具有很强的相关性。耗热量时间遗传期分为3个阶段,不同热工性能建筑的热力站耗热量的时间遗传特性不同,越是新建建筑,其时间遗传期m值越大。采用预测模型对未来1d的耗热量进行预测,其精度在5%以内。

“一带一路”与人民币国际化关系分析

"一带一路"战略可以推动国内产能输出、实现产业转移,同时可以加强投资和贸易领域的本币结算,为扩大国家贸易以人民币结算和计价带来了机遇。"一带一路"沿线各个国家尤其是一些内陆国家,仍然处于更低发展水平、更低监管力度的阶段,这种情况的存在必然使得沿线国家面临市场经营风险;另一方面是违约风险,从企业角度讲主要是违法风险,从政府角度讲主要是违约风险,这种违法或违约风险使得企业或政府的成本造成损失和不确定性。"一带一路"对人民币国际化的影响在长期将较为显著。应坚持鼓励创新与完善发展并举,对"一带一路"战略进行更加完善的规划并付诸实施,以加快人民币国际化的进程,促进我国经济发展,提高我国国际地位。

基于人体营养需求的果蔬消费量的数学建模

本文是从实现人体营养均衡,满足健康需要的条件下,利用Spss软件筛选出主要的水果和蔬菜,对果蔬消费和供给建立食饵—捕食者模型,并对这个模型做微分方程定性理论分析和MATLAB数值预测。给出到2020年我国果蔬生产的战略调整建议。

基于数据包络分析法的绿色物流在城市的应用与风险管理

基于数据包络分析法的城市最优选址规划模型能够更好地实现城市运输配送在各阶段的协商与配置,解决物流选址问题,可为多个区域实现高水平发展绿色物流提供参考。

西安市PM10污染及BP神经网络气象预测研究

在研究近几年西安市PM10污染的现状的基础上，初步选取8类20个气象因子，再采用主成分分析法进行精简，得到11个与PM10相关的主要因子，在此基础上，采用人工神经网络模型对西安市PM10污染状况进行预测，确定了网络模型结构。预测结果表明：预测值与实际值的相关系数达到0．801，在265个测试样本中，预测结果与实际完全吻合的为212天，占80％；相差不超过一级的天数为262天，占98．87％，与实际情况基本一致，效果理想。