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应用“神经网络模型”预测妇女的平均工资水平

1.背景简介$$人工智能神经网络(ANN)是一种信息处理方法。它可以模拟人脑信息加工的过程。它由许多互相联结的元素构成。这些元素类似于人脑中的神经元,具有相应的权重。权重类似于神经突起。在生物系统中,学习过程涉及到调整存在于神经间的联系。人工智能神经网络也是如此。通过调整权重进行学习,这是ANN的方式。相互联系的权重贮藏了解决某一具体问题所需要的知识。今天,ANN已经被应用于愈来愈多的复杂问题。那些传统方法所不能解决的复杂问题正是ANN之所长。ANN的计算结构相似于人脑结构。其主要优点之一是它能够产生一种转化方程。这一点使其适宜于解决复杂的预测问题。$$预测妇女的平均工资是一个十分复杂的问题,由于影响因素众多,所以建立回归方程未能取得理想结果。因此,应用ANN去解决这一问题,不失为一种有益的尝试。$$2.研究方法$$(1)研究所用软件$$在本次研究中,我们应用new Run shell~2软件包,这一软件包专为PC机设计,需有W...  (本文共2页) 阅读全文>>

《喀什大学学报》2018年03期
喀什大学学报

神经网络模型在分类与预测中的应用研究

0引言目前已有近40多种人工神经网络模型用来实现分类和预测的人工神经网络算法.神经网络(Neural Networks,NN)是模拟人类的大脑功能,通过某种函数关系,由简单的方式处理单元(称为神经元)大量地互相连接而形成的网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习系统.1943年,心理学家W. S. McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型,他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法,证明了单个神经元能执行逻辑功能,从而开创了人工神经网络研究的时代.神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学能力,特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题.学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点.1949年,心理学家提出了突触联系强度可变的设想,60年代人工神经网络得到了进一步发展,更完善的神经网络模型被提出,其中包括感知...  (本文共5页) 阅读全文>>

《中国交通信息化》2017年08期
中国交通信息化

基于神经网络模型的高速公路交通量短时预测方法

交通量预测一直是智能交通工程领域的一个研究重点,研究人员利用其他领域的一些简单预测方法对交通流量进行预测,如Manoel Castro Neto等111运用在线支持向量机方法实现了对了道路短时交通量的预测,并且该方法能够较好的应对异常情况下的预测;章锡俏等121通过对诱增交通量产生机理的研究,进而提出了基于经济增长量的高速公路交通量增长预测模型;高为等161运用基于小波分析的去噪和现代信息融合思想,提出了一种基于小波去噪和最优权重的信息融合预测方法,并用实际数据进行验证,得出该方法能够有效提高交通量的预测精度。现阶段高速公路交通流量预测主要集中于单点预测与单条路多点预测上,然而在实际路网中节点与节点间存在着相互影响,每个节点并不是单独存在,需将路网上节点看成一个整体进行多节点的交通量预测。因此本文结合高速公路交通量历史数据与地区经济数据,设计了基于多维空间神经网络模型的高速公路交通量短时预测方法。_、广东省高速公路交通量发展现状...  (本文共4页) 阅读全文>>

《金融科技时代》2018年08期
金融科技时代

神经网络模型在银行互联网金融反欺诈中的应用探索

近年来,随着部分互联网企业利用网络信息技术逐渐开展各种金融业务,互联网金融模式迅速发展,并以其便捷、高效、成本低的优势,得到了越来越多消费者的青睐和互联网企业的重视,从而对商业银行的传统金融服务模式产生了巨大挑战,也成为商业银行金融服务创新的一个新模式。目前,传统商业银行纷纷涌入互联网金融领域,国内几大商业银行均已推出了各自互联网金融产品,如中国农业银行已先后推出了互联网金融产品农银快e付网络支付业务、快e宝网络理财业务、“农银e管家”电商金融平台等,搭建了完整的互联网金融服务平台,特别是在服务“三农”领域,搭建了“惠农e通”平台,推出“惠农e贷”“惠农e付”“惠农e商”网络电商业务等产品。一、网络欺诈风险是银行互联网金融发展的重要制约因素随着网络金融的快速发展,其便捷、高效的优点越来越受到广大用户的认可,与此同时,其安全隐患也受到金融机构和监管部门的重视。随着部分互联网金融平台风险事件的接连爆发,尤其是网络欺诈事件的增加,引起...  (本文共5页) 阅读全文>>

《腐蚀与防护》2017年08期
腐蚀与防护

基于神经网络模型的海南变电站接地网Q235钢腐蚀率预测

变电站接地网在防雷电、静电和故障电流中起到泄流和均压的作用[1-2]。发生安全隐患的根源就在于接地网导体在土壤中常年腐蚀,使得接地导体之间接触不正常,严重时会导致接地导体断裂,引发安全事故。在20世纪80年代,加拿大人DAWALIBI等[3-6]提出了采用电场和磁场的方法对接地网进行试验和计算,并得到了相关的验证和证明。20世纪90年代GREEV等[7-8]对接地网进行瞬态性能分析,并验证了其有效性。近年来国内关于接地网的腐蚀诊断和预测的研究很多。张秀丽等[9]使用小孔限流电化学传感器和小波滤波软件,用指针引线便可获得地网金属的腐蚀速率和腐蚀状态信息。这种设备极大方便了接地网腐蚀状态的实时测试,但其准确率还有待验证和提高。许磊等[10]建立了基于特勒根定理的接地网故障诊断方程,借助优化方法求解该诊断方程来判断接地网的腐蚀程度,找到故障所在位置。马文婧[11]应用电网络理论建立了接地网的腐蚀诊断方程,以此确定故障支路位置。虽然国内...  (本文共6页) 阅读全文>>

《现代预防医学》2017年21期
现代预防医学

神经网络模型应用于数据缺失机制识别的可行性分析

在医学研究中,数据缺失的问题广泛存在,其对研究工作有各个方面的影响[1]。尽管研究者们在试验设计和实施阶段想方设法避免数据缺失的发生,但实际上数据缺失的现象通常还是难以彻底消除的[2]。虽然对缺失数据进行处理的方法本身已经是成熟的统计分析技术,但是在这些缺失数据处理方法的假设条件中,最重要也是最难以验证的是数据的缺失机制。数据缺失机制可分为完全随机缺失(Missingcompletely at Random,MCAR)、随机缺失(Missing atRandom,MAR)和非随机缺失(Not Missing at Random,NMAR)三种类型[3]。完全随机缺失机制中,数据是否缺失取决于完全随机因素,可以将缺失的数据当成是从总数据中简单随机抽取的子样本;随机缺失机制中数据是否缺失取决于已观测到的值,这提示可以通过已观测到的数据对缺失值进行预测;非随机缺失机制中数据是否缺失取决于数据本身,为不可忽略缺失。在这种情形下,缺失数据...  (本文共4页) 阅读全文>>