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改进的BP神经网络方法及其在农业商品总产值预测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
针对BP神经网络应用中存在的训练时间长、收敛速度慢的问题，对常用的BP神经网络方法进行了改进，增加了数据前处理和后处理的过程。前处理过程是对BP神经网络的输入变量采用主成分分析法进行预处理，确定主要的影响因素，解决了神经网络训练时输入变量过多造成的效率下降问题；后处理过程是对训练结果采用回归和相关性分析的方法进行评价，验证了训练结果的精度。对农业商品总产值的预测结果表明．改进的BP神经网络方法能够提高神经网络的训练效率．并且达到了较高的预测精度。该方法适用于解决多因素预测的问题。 相似文献
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为克服传统方法的局限性，本文尝试以企业竞争情报内容和情报搜集活动过程作为情报搜集成本分析的基础，在此基础上引入BP神经网络进行预测，并用部分样本数据验证对比了线性回归分析法和BP神经网络的预测结果。验证结果表明，BP神经网络预测模型用于情报搜集成本的预测具有较高的预测精度。 相似文献
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选择合的适供应商是供应链使命成功实现的重要保障，以提高供应商选择过程中的客观性、一致性等问题为出发点，通过灰色关联法对反映众多供应商品质的因素进行提炼，以便抓住关键因素，提高供应商遴选的效率，提出了一种改良的BP神经网络评价方法，试图解决这一现实问题。 相似文献
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基于混沌神经网络的项目投资风险评价模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对神经网络在搜索寻优过程中存在的收敛速度慢、易陷入局部极小值这一问题,将混沌理论和神经网络有机结合,构造混沌学习算法,建立了基于混沌神经网络的综合风险评价模型,该模型充分利用混沌运动的遍历特性,加快了训练速度,使其收敛于全局最优解。将此模型应用于项目投资风险综合评价的结果表明,该模型具有一定可操作性和实用性。 相似文献
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人工神经网络对时间增长序列预测能力分析 总被引：10，自引：0，他引：10
本文从人工神经网络的构成函数出发,分析了网络对某一类具有时间增长特性的过程或序列在学习和建模时存在的局限性和用神经网络模型对这一类系统进行预测时存在的固有误差问题;提出对具有时间增长特性的过程或序列进行预处理后再用神经网络建立系统的非线性模型,最后给出用不同方法对同一系统建模和预测的比较 相似文献