基于神经网络的企业信息智能预测开发平台的设计与应用

基于现代人工智能技术,设计开发企业信息智能预测开发平台,其中集成大量成熟的人工智能模型及数据分析算法,为企业提供强大的二次开发接口,可以快速定制出大型企业级神经网络应用预测分析系统。该产品可广泛运用在金融、保险、制造、零售等各行业,以实现不同行业领域的资源预测、决策优化、物资调运、故障检测、模式分类等。

基于人工神经网络理论的船舶动力装置安全综合评价模型

为提高船舶动力装置安全综合评价水平,依据人工神经网络的基本原理,分析了BP神经网络模型的基本原理和优化策略,将其应用于船舶动力装置的安全评价之中。提出了基于神经网络理论的船舶动力装置综合安全评价模型及实现方法,并以实例论证了此方法的可行性。

基于多维灰色模型及神经网络的销售预测

在时尚销售领域,如服饰、手袋、钱包等,准确的销售预测对企业非常重要.然而由于客户的需求受诸多因素的影响,要做到准确的销售预测一直是一个富有挑战性的问题.基于改进的多维灰色模型(GM(1,N))和神经网络(ANN)提出一种混合模型来预测销量,其中多维灰色模型对销售数据建模,神经网络对误差进行校正.该混合模型的优点是考虑了影响客户需求的因素与销量之间的关系.通过对阿里天猫销售数据来评估混合模型的表现,实验结果表明,所提出的混合模型的预测结果要优于其他几种销售预测模型.

基于神经网络及相似日的城市交通流量预测模型研究

针对智能运输交通系统中的交通流量预测问题,提出了采用基于神经网络及相似日的交通流量预测模型。城市交通流量受到道路本身的通行能力、工作日与节假日、雨雪雾天气等因素的影响。由于相似条件下的交通流量具有较大的关联性,基于差异性和相关性原理,提出了基于相似日和神经网络的城市交通流量预测模型。以实际交通数据进行实验仿真,结果证明本文提出的预测模型具有较好的误差精度,具有实用性。