基于路元拆分和GA-BP神经网络模型的路面平整度预测方法.pdf

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GA-BP神经网络的苜蓿薄层干燥过程中含水率预测模型研究的开题报告.docx 基于GA-BP神经网络的苜蓿薄层干燥过程中含水率预测模型研究的开题报告一、研究背景和意义苜蓿薄层干燥是一种常用的干燥方法，广泛应用于农业、食品与农产品加工等领域。在苜蓿薄层干燥过程中，含水率的变化对干燥效果和品质有着重要的影响。因此，准确预测苜蓿薄层干燥过程中的含水率，能够帮助操作者及时调整干燥参数，达到最佳的干燥效果。传统的含水率预测模型通常基于经验公式，其预测精度较低，不适用于苜蓿薄层干燥的实际应用。近年来，基于神经网络的含水率预测方法得到了广泛关注，具有较高的预测精度和可靠性。遗传算法（GA）是目前常用的神经网络优化算法之一，可以有效地优化神经网络的结构和参数，提高预测精度。因此

2024-04-21 约1.99千字 3页立即下载

基于GA改进BP神经网络网络异常检测方法.docx PAGE 1- 基于GA改进BP神经网络网络异常检测方法第一章引言随着信息技术的飞速发展，网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，随之而来的网络安全问题也日益凸显。据统计，全球范围内每年因网络攻击导致的损失高达数十亿美元。其中，网络异常检测作为网络安全防护的重要环节，其重要性不言而喻。近年来，随着人工智能技术的不断进步，基于机器学习的异常检测方法得到了广泛关注。其中，BP神经网络因其强大的非线性映射能力，在异常检测领域表现出色。然而，传统的BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。为了克服这些缺陷，本文提出了一种基于遗传算法（GA）改进的BP神经网络网络异常检测方法。网络异

2025-01-23 约2.72千字 5页立即下载

基于GA--BP神经网络的医疗器械公司安全库存预测研究.pdf 摘要安全库存是医疗器械公司面对不确定因素，保证正常生产交货的重要手段。同时，过高安全库存会产生巨大的成本，会对医疗器械公司的现金流产生巨大压力，进而影响医疗器械公司的正常生产经营。合理的安全库存是医疗器械公司一直追求的目标。然而，医疗器械公司安全库存的影响因素众多，安全库存量又具有非线性的特征，都给医疗器械公司安全库存预测带来较大困难。本文首先对国内外关于库存管理、库存预测、安全库存的相关研究成果进行了梳理，确定了本文研究的切入点。并对库存管理相关的理论内容进行了总结，重点对安

2025-03-05 约6.09万字 69页立即下载

【基于GA-BP神经网络的配送中心库存预测探究案例综述3100字】.docx 基于GA-BP神经网络的配送中心库存预测分析案例综述目录 TOC\o1-2\h\u15993基于GA-BP神经网络的配送中心库存预测分析案例综述 1 157471.1遗传算法 1 285171.1.1遗传算法简介 1 102871.1.2遗传算法基本要素选取 2 164321.1.3遗传算法计算方式 3 266191.2GA_BP神经网络算法流程 4 154581.3GA_BP神经网络模型训练和仿真 5 190111.4灵敏度分析 8 297141.4.1单因素灵敏度分析 8 241341.4.2全因素灵敏度分析 9 7601.5模型预测效果对比分析 10 1.1遗传算法 1.1.1遗传算法

2025-02-11 约4.95千字 11页立即下载

基于GA＋BP神经网络预测脉冲钨极氩弧横焊焊缝成形.pdf 学兔兔俘掳试验研究 基于GA+BP神经网络预测脉冲钨极氩弧横焊焊缝成形机械科学研究院哈尔滨焊接研究所(150028) 王猛何实吕晓春徐玉君黑龙江省纺织工业研究所(150007) 刘琳摘要选择基值电流、脉冲电流、脉冲频率、占空比和焊接速度等参数作为输入层神经元，熔宽、熔深等作为输出层神经元，利用Matlab的遗传算法和神经网络

2017-05-20 约2.07万字 5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

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

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

基于平滑BP神经网络的CRM市场营销预测模型的研究.pdf

2018-08-02 约小于1千字 8页立即下载