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文章利用熵权法测度出18个智慧城市发展水平的期望值，通过建立BP神经网络模型，选择其中16个智慧城市作为训练样本，将剩下两个智慧城市作为检测样本，检验训练BP神经网络的误差度。结果表明：以基础设施、经济、民生、政府、环境及创构建指标体系，训练出的BP神经网络模型能够有效预测相应智慧城市的发展水平，18个智慧城市中除一线城市外，其他各智慧城市整体发展水平需要提升。 相似文献
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分别用BP神经网络和支持向量机(SVM)两种方法建立相应的网络模型对多光谱辐射测温的测量数据进行处理以得到真实温度。用合适的训练样本分别对两种方法建立的模型进行训练,收敛之后用验证样本测试其精度。结果表明用支持向量机处理多光谱辐射测温数据是可以满足实际要求的,与BP神经网络相比精度更高,而且由于支持向量机对训练样本需求较小,进一步增加了工程可行性。 相似文献
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针对目前现有的地质滑坡的形成条件、诱发因素错综复杂,使用传统的测量手段存在实时性差,准确度低的情况,提出一种基于BP神经网络的滑坡预警模型。通过多个节点传感器综合测量得到滑坡发生的输入参数,对多组输入参数进行降维处理,并使用遗传算法调整输入层、隐含层以及输出层的权值和阈值,提高神经网络的训练精度,使得输出层的预测值更接近理想期望值。通过对多组神经网络的样本训练之后,对训练后的神经网络进行泛化,并将其投入到实际的应用场景,对地质滑坡进行预测分析。同时,搭建滑坡预警的信息采集显示系统,通过下位机多个节点采集传感器信号,传至主节点加以显示并在上位机监测软件实时显示。通过实验验证采用神经网络的智能学习算法,得到的预测结果与实际情况基本一致,验证了神经网络对于滑坡预测的切实可行性。 相似文献
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电子商务客户流失三阶段预测模型 总被引：5，自引：0，他引：5
采用某网上商场的2525名客户样本,构建了基于SMC和最小二乘支持向量机(LSSVM)的电子商务客户流失三阶段预测模型.首先应用SMC模型计算出客户活跃度,以0.5为阚值判断出客户流失状态,识别出正判客户和错判客户;其次将训练样本送入LSSVM进行训练和学习,进而对测试样本的客户流失状态进行判别,然后将误判客户样本输入最近邻分类器进行再判断.结果表明,与SMC模型、BP神经网络模型、LSSVM模型相比,三阶段模型对测试样本预测精度更高,是一种更有效和实用的分类方法,可为电子商务企业客户关系管理提供一个新的方法. 相似文献
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SVM算法在高新技术企业财务危机预警模型中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
财务危机预警模型一直是国内外学者研究的重点。在回顾国内外相关研究的基础上,运用支持向量机(SVM)方法,选取净资产收益率、应收账款周转率、速动比率、盈利现金比率、高新技术产品和服务收入增长率作为输入变量,并定义违约作为输出变量,建立了我国高新技术企业财务危机预警模型,并利用75家非上市高新技术企业的数据进行实证分析,取得了98%的训练样本准确率和92%的验证样本准确率,预测精度较高,证明SVM方法在高新技术企业财务危机预警建模方面的有效性。 相似文献
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从分析影响旅游业发展的因素出发,选择了对旅游业发展影响最大的危机预警指标,并结合相关数据样本,应用BP神经网络技术,研究建立一种基于BP神经网络模型的旅游危机预警系统,借助MATLAB中的神经网络工具箱进行仿真训练和检测,训练结果表明模型性能良好,预警准确率高,能够很好的用来对旅游危机进行预警、检测和分析研究。 相似文献
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以114家中小上市公司为研究对象,运用BP神经网络模型和径向基网络模型对训练样本和测试样本中一定比例的"非ST"和"被ST"进行了信用评估。按照各上市公司财务状况把公司划分为"好"和"差"两类。仿真结果表明:BP神经网络模型对测试样本的预测准确率高达88.9%,而径向基网络模型对测试样本的预测准确率只有77.8%,比BP神经网络模型的准确预测率低了11个百分点。 相似文献
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以知识联盟型虚拟企业为研究对象,针对其知识共享过程中存在的各种风险,利用模糊数学和人工神经网络技术,建立了基于模糊神经网络的知识联盟型虚拟企业风险预警模型,并对其模型进行了初步的训练及检测。 相似文献
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根据本文对创新型中小企业财务危机的界定,选取创业板62家企业为样本,其中40家财务健康企业和22家财务危机企业,随机选定42家企业作为训练样本,20家企业作为测试样本.在传统的BP神经网络模型的基础上,结合创新型中小企业的特点,选取20个影响企业安危的指标,通过利用SPSS进行F检验和T检验筛选具有显著作用的15个指标,在此基础上创建财务危机预警体系,并对模型算法进行trainbpx算法改进,最后通过实例证明该改进的BP模型能够较好地预测企业真实的财务状况. 相似文献
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所建立的危机判定系统是整个企业经济运行预警系统中的一个子系统,该子系统主要完成预警指标体系的建立,确定企业财务危机的敏感性指标。并据此从行业历史财务指标数据库中提取数据,通过因子分析形成预警训练的样本数据库。利用因子分析将企业样本数据进行分类排序是本论文在探索建立预警训练样本方法上的一次有益的探索。通过因子分析方法建立的训练样本,可以有效地防止由于人为因素带来的偏差,并且更适合于进行规范化的操作,易于在程序上实现,提高了样本分类的客观性和有效性。 相似文献
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基于粗糙集和BP神经网络的复合图书馆馆藏质量评价研究 总被引：1，自引：0，他引：1
建立了基于粗糙集和BP神经网络的复合图书馆馆藏质量评价模型,首先运用粗糙集模型对评价指标体系中的指标进行约简,消除冗余,然后把约简后得到的评价指标输入到BP神经网络中进行智能训练,最后把待评价的检测样本输入到训练好的BP网络中,得到了馆藏质量实际输出值,实际输出与期望输出结果相吻合,从而证明了评价的可行性和有效性. 相似文献
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介绍了回采工作面条件开采工艺性评价的重要性和BP神经网络原理.应用已知煤层地质条件样本对神经网络模型进行了学习训练和测试,测试结果具备较高的准确性,并将训练好的神经网络模型在新兴煤矿西六采区进行应用,对第63层煤层地质条件开采工艺进行了评价和预测,结果符合实际情况,取得了良好效果. 相似文献