基于平滑BP神经网络的CRM市场营销预测模型的研究.pdf

基于BP神经网络和ARIMA模型的碳市场价格预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819225 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110136613.8 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20

2023-06-06 约8.45千字 7页立即下载

基于BP神经网络的气体传感器模型预测分析研究.pdf 《工业控制计算机》2025年第38卷第2期19 基于BP神经网络的气体传感器模型预测分析研究 ResearchonGasSensorModelPredictionandAnalysisBasedonBPNeuralNetwork 盛佳慧（（湖南大学物理与微电子科学学院,湖南长沙410082) 蔡勇（湖南大学半导体学院(集成电路学院),湖南长沙410082) 摘要：针对新型传感器研发中，电阻式半导体气体传感器电阻跨度大、输出特性不明确、测试精度要求高等问题，设计了一种高精度、宽量程传感器信号采集单元获取数据，引入BP神经网络进行数据拟合，并通过SA算法优化神经网络建立气体传感器模型，以MQ-

2025-03-15 约1.51万字 3页立即下载

基于PSO-BP神经网络的光伏发电功率精准预测模型研究.docx 基于PSO-BP神经网络的光伏发电功率精准预测模型研究 一、引言 1.1研究背景与意义在全球能源转型的大背景下，随着对环境保护和可持续发展的重视程度不断提高，可再生能源在能源结构中的占比日益增加。光伏发电作为一种清洁、可再生的能源利用方式，近年来得到了迅猛发展。国际能源署（IEA）的数据显示，过去十年间，全球光伏发电装机容量以年均超过20%的速度增长，2023年全球累计装机容量已突破1TW大关。在中国，根据国家能源局发布的数据，截至2023年底，光伏发电累计装机容量达到425GW，占全国发电装机容量的16.5%，成为电力供应的重要组成部分。然而，光伏发电具有明显的间歇

2025-03-09 约3.84万字 29页立即下载

基于BP神经网络需求预测的最优库存控制模型研究.pdf 基于BP 神经网络需求预测的最优库存控制模型研究 1 2 崔宁，张万颖 1 辽宁工程技术大学机械工程学院，辽宁阜新（123000 ） 2 辽宁工程技术大学职业技术经济

2019-02-18 约2.9万字 28页立即下载

基于GA--BP神经网络模型车险索赔频率预测方法研究.pdf 摘要摘要车险行业是我国保险市场的重要组成部分。随着汽车保有量的增加和保险意识的提高，车险行业正逐渐成为一个快速发展的领域，规模不断扩大，市场竞争愈发激烈，产品不断创新，这些因素推动着车险行业的进步。车险定价在这一过程中变得愈发重要，车险索赔频率预测成为保险公司首要考虑的问题。随着大数据技术的快速发展，将机器学习方法应用于车险索赔频率预测是必然趋势。本文选取法国某保险公司车险客户数据，包含客户和车辆特征，例如客户年龄、居住区域、车辆年龄等，针对此数据集，建立传统的广义线性模型（GLM）和广义可加模型（GAM），以及基于反向传播神经网络（BPNN）和Boosting算法的机器

2025-04-23 约8.16万字 60页立即下载

基于BP神经网络的市场预测研究：原理、应用与优化.docx 基于BP神经网络的市场预测研究：原理、应用与优化一、引言 1.1研究背景与意义在当今复杂多变的市场环境中，市场预测对于企业的生存与发展以及宏观经济的稳定运行都具有举足轻重的地位。从企业微观层面来看，准确的市场预测是企业制定科学决策的重要依据。通过对市场需求、产品价格、竞争对手动态等因素的有效预测，企业能够合理安排生产计划，避免生产过剩或不足的情况，从而降低库存成本，提高资金使用效率。在制定营销策略时，依据市场预测结果，企业可以精准定位目标客户群体，优化产品推广渠道，制定更具吸引力的促销活动，提高市场份额和销售收入。在跨境电商领域，面对国际市场需求波动、汇率变化、贸易政策调整等复杂因素，准

2025-04-06 约3.45万字 26页立即下载

2025【基于BP神经网络与LSTM模型的可用停车位预测模型实证研究17000字】.docx I 基于BP神经网络与LSTM模型的可用停车位预测模型实证研究目录 TOC\o1-3\h\z\u摘要 3 第一章绪论 5 1研究背景和意义 5 2国内外研究现状 5 2.1国外研究现状 5 2.2国内研究现状 6 3论文研究内容及框架 7 3.1研究内容 7 3.2论文结构 7 3.3关键技术路线 8 3.4论文创新点 8 第二章游乐场停车需求研究及停车预测理论 9 1游乐场停车需求研究 9 2预测概念及其步骤 11 2.1预测概念 11 2.2预测步骤 11 3停车需求预测方法 12 3.1停车生成率模型 12 3.2相关分析模型 13 3.3机动车OD预测法 13 3.4交通量-停车需求

2025-03-02 约2.48万字 31页立即下载

ARIMA模型与BP神经网络模型的比较研究_基于供电企业电费现金流入预测.docx ARIMA 模型与 BP 神经网络模型的比较研究——基于供电企业电费现金流入预测江苏省电力公司南通供电公司陈启忠【摘要】文章基于供电企业对电费现金流入预测的现实需要，分别建立了基于时间序列的 ARIMA 模型和 BP 神经网络预测模型，并对两种预测方法进行了对比分析，最终确定了以 ARIMA 模型为主、BP 神经网络为辅的综合预测手段，有效地提高了电费现金流的预测精度，增强了供电企业的现金流管理水平。【关键词】现金流预测；差分自回归移动平均模型； BP 神经网络模型中图分类号：F275文献标识码：A文章编号：1004-5937（2014）34-0025-04一、前言如果说利润相当于

2017-12-15 约6.32千字 4页立即下载

基于BP神经网络和LSTM网络模型的软土地基沉降预测分析.pdf 工程前沿2025年第02期总第178期工程技术研究 DOI:10.19537/j.cnki.2096-2789.2025.02.006. 基于BP神经网络和LSTM网络模型的 软土地基沉降预测分析 PredictionAnalysisofSoftSoilFoundationSettlementBasedonBPNeuralNetworkandLSTM NetworkModel 刘亚辉 LIUYahui 广州港工程管理有限公司，广东广州510700 GuangzhouPortEngineeringManagementCo.,Ltd.,Guangzhou510700,Guangdong,China

2025-04-04 约1.12万字 3页立即下载

BP神经网络时间预测模型预.doc 基于BP神经网络的旅游人口增长时间预测模型 四川未来的旅游人数与之前数年的旅游人数有着必然的联系，旅游的人会因为之前到四川旅游的人的影响而决定是否到四川旅游，所以四川未来的旅游人数必然受到之前旅游人数的影响，这样我们就可以利用之前到四川旅游的人数时间数据列来预测未来到四川旅游的人数。模型背景：本模型是含有4个节点的网络，各节点之特性为Sigmoid型，且指定网络只有一个输出y,任一节点i的输出为Oi,并有10个样本(xk,yk)(k=1,2,3,…,10),对某一输入xk，网络输出为yk节点i的输出为Oik,节点j的输入为具体算法： 1.输入时间序列P=[ ],X=[ ] (P

2017-08-08 约4.32千字 7页立即下载

bp神经网络模型预测未来.docx 神经网络模型预测未来 BP神经网络算法概述: 简介与原理 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是：信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层，每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。 BP神经网络的拓扑结构如下图所示：

2019-09-05 约1.72千字 8页立即下载

2025-03-09 约3.41万字 48页立即下载

bp 神经网络模型在室内温度预测中的应用.pdf Network World • 网络天地 BP神经网络模型在室内温度预测中的应用文/何泾沙　郑伟随着技术发展，人们对环境摘的要求越来越高，良好的环境质要量如适宜的温度关系到人们生活、生产活动的质量，所以对的环境温度的预测显得尤为重要。通过确定适当的 BP 神经网络

2017-06-17 约8.35千字 2页立即下载

基于BP神经网络的基因模型.doc PAGE7 / NUMPAGES25 题目：基因模型目录 TOC \o 1-3 \h \z \u HYPERLINK \l _Toc270001063 摘要： PAGEREF _Toc270001063 \h 3 HYPERLINK \l _Toc270001064 关键词： PAGEREF _Toc270001064 \h 4 HYPERLINK \l _Toc270001065 问题重述： PAGEREF _Toc270001065 \h 4 HYPERLINK \l _Toc270001066 问题分析： PAGEREF _Toc2700010

2015-08-04 约4.15万字 27页立即下载

基于优化BP神经网络的武汉市住房租金预测：模型构建与实证分析.docx 基于优化BP神经网络的武汉市住房租金预测：模型构建与实证分析一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1研究背景随着经济的不断发展与人口的持续涌入，武汉作为中部地区的重要城市，住房租赁市场的需求正在快速增长。2024年武汉的常住人口已达到1100万人，这一庞大的人口基数有力地推动了住房租赁市场的蓬勃发展。从市场规模来看，自2021年至2024年，武汉住房租赁市场供应量呈现波动变化，在2023年，受城市人口增长以及新开发项目的双重推动，市场供应量显著增加。2024年上半年，武汉公寓供应量相较2023年同期增长约12%，达到近年来的新高，整体租赁市场供给呈现出稳中

2025-03-25 约3.56万字 28页立即下载