浙江省GDP的BP神经网络预测模型

交通冲突量的BP神经网络预测方法，李华成，李江，本文给出了一种用神经网络预测交通冲突的方法。交通冲突预测是进行交通事故预防和制定安全改善措施的有效手段之一，节约观测时间

利用遗传算法进行优化BP神经网络的传递函数，使得优化后的预测误差偏小，进而预测的更加准确

基于BP神经网络的流感病毒预测，林权，张亚鹏，本文研究了流感病毒爆发程度的预测问题。病毒爆发情况的预测直接关系到疫苗的使用效果，本文依据病毒的传播特性和各大洲的地理特

 针对管道系统历史数据缺乏、失效机理非线性的特点,选用具有良好自学习性、鲁棒性等特点的BP神经网络对管道失效状态进行预测。在对管道外表面涂层检测数据预处理的基础上,采用BP神经网络进

在人工神经网络发展历史中,很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法(BP算法)的提出,成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。 BP (B

利用粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型进行优化，可以对数据进行仿真训练，可以对变形监测以及其他领域的数据进行预测，实验结果表明粒子群算法（PSO）对BP神经网络模型比BP神经网络模型有着更好的预测

能够在Matlab下，实现bp神经网络模型的初步构建，但具体参数和代码细节需要数据相关信息完善。

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