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灰色模型和BP神经网络模型在城市时用水量预测中的应用比较
基于BP神经网络的CPI物价指数预测模型
基于生产函数与BP神经网络模型的GDP预测，陈怡，武利军，本文试图引用生产函数概念，将GDP作为与生产要素的关系，利用人工神经网络建立起GDP预测模型，并以浙江省GDP数据对建立的模型进行训
基于BP神经网络的短时交通流组合预测模型，杜文斌，程铁信，短时交通流预测一直是交通预测的重点与难点，针对短时交通流数据复杂的时空特性，充分考虑了短时交通流数据的连续时点和连续日期
作物需水量的BP神经网络预测模型研究，马海燕，缴锡云，在研究作物需水量预测时，引入BP神经网络理论，通过多个因素与作物需水量的相关分析，来确定网络的拓扑结构，建立基于BP神经网络�
该多元回归预测模型基于BP神经网络，可应用于多输出数据的回归预测，并可通过对数据样本进行训练提高预测精度。该模型的参数设置和训练方法详细介绍了BP神经网络的基本原理和应用。同时，该模型可用于多个领域的
针对炼焦行业亟待解决的节能减排、降低成本和提高焦炭质量的问题,分析了影响焦炭质量的主要因素,选择了六项指标来预测焦炭的质量,建立了通过遗传算法(GA)优化神经网络的焦炭质量预测模型。实践表明,GA优化
我国露天煤矿大多分布在西部生态脆弱区，主要采用疏干排水方式控制地下水，导致矿区周边地下水位下降、植被覆盖度减少，地下水资源和生态环境均不同程度受到影响。为解决露天煤矿开采造成的水资源与生态环境问题，自
以淮南矿区潘三矿13-1煤层为例,在分析潘三矿瓦斯地质资料的基础上,结合灰色关联度分析,确定煤层埋深、地质构造、煤层倾角、煤层厚度以及顶板岩性为影响煤层瓦斯含量的主要因素,建立瓦斯含量预测BP神经网络
采用双层，8节点，的BP神经网络使用5日历史股价预测未来一天股价。
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