基于BP神经网络原油气油比预测模型研究

BP神经网络——上证指数预测，C#编写，内有excel数据库，exe可执行文件，可直接下载使用，数据挖掘课程设计

基于BP神经网络的云测试资源预测研究，韦庆杰，陈潇潇，测试即服务是在软件测试和云计算技术基础上发展而来的领域。根据用户测试用例对云测试资源进行精确预测是满足SLA的前提。BP神经网�

以某矿现场注浆材料正交试验数据为训练样本,以注浆材料结石体28d强度为考核指标,建立BP神经网络预测模型,样本训练结果与BP神经网络模型预测结果拟合度均高于99%。选取矿山具有代表性的材料配合比实测结

分析总结了煤体渗透率的3个主要影响因素——有效应力、温度和瓦斯压力,并结合煤体的力学特性建立了一个预测煤层瓦斯渗透率的BP神经网络模型。根据不同有效应力、不同温度和不同瓦斯压力条件下大量具有代表性的煤

在分析影响煤矿瓦斯浓度的各种因素具有非线性特征的基础之上,采用BP算法构建煤矿瓦斯浓度预测模型,实现对各种因素进行非线性映射,进而达到对煤矿瓦斯浓度进行预测的目的。MATLAB仿真结果表明,该模型具有

采用BP神经网络对150组股票交易数据进行拟合，拟合精度较好。

利用BP网络,以全年运行的空气源热泵冷热水机组性能预测为目标,对半封闭往复式压缩机建立了性能预测模型。以网络的泛化能力作为衡量建模效果的标准,同时指出模型的建立过程就是网络最佳结构参数的搜索过程。计算

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经

针对信息客户流失缺少有效的数据挖掘预测手段问题。提出了应用主成分分析的BP神经网络信息流失预测模型。结合5折交叉验证,模型对来自3个地市的营销返回样本,在训练分类时间和预测分类精度上与未经主成分分析降

针对淮南煤田走向长壁垮落式采煤法条件下导水裂缝带高度难以精确预测的问题,建立基于偏最小二乘法的BP神经网络模型,提高了导水裂缝带高度的预测精度。首先运用偏最小二乘法对导水裂缝带高度的影响因素进行分析,