为克服单项预测方法产生的误差,利用灰色模型GM(1,N)、多元线性回归、BP神经网络等3种单项预测方法建立组合预测模型,并采用熵值法确定加权系数。通过对PHC管桩承载力进行比较预测,结果显示GM(1,N)法平均绝对百分比误差(MAPE)值为5.4%,多元线性回归法的MAPE为3.0%,BP神经网络法的MAPE为2.8%,组合预测法的MAPE为2.3%。因此组合预测法精度较高,实用性更强。

基于BP人工神经网络的SmFeN永磁材料工艺-磁性能关系预测，叶金文，刘 颖，采用均匀设计的方法设计了HDDR工艺条件的4因素16水平的实验方案，建立了工艺参数与磁性能之间的神经网络数学模型，利用该模型结合�

主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型 评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高，方便学习和替换数据。要求2018版本及以上。 多元回归预测 | Matlab主成分分析PCA降维，BP神经网络回归预测。PCA-BP回归预测模型

动目标检测和成像，该代码采用BP算法，对一片区域进行成像，在系统噪声和杂波背景下能够有效对动目标进行检测和成像，并且使用ATI技术估计动目标信息。 但该份代码还是存在着一些问题，随着斜视角的增大，动目标的位置估计与实际偏差会越大，正侧视的情况下（斜视角为0），偏差最小。 如有朋友能够解决该问题或提供解决思路，本人将不胜感激！

BP神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在模式识别及分类、系统仿真、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面具有很广泛的应用。液压系统是挖掘机很重要的组成部分。由于液压系统结构复杂,容易发生故障,一旦故障将会直接影响挖掘机的使用,因此对挖掘机液压系统的可靠性和可维护性具有很高的要求。针对上述问题,提出了基于BP神经网络的液压系统故障诊断方法。

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主要为大家详细介绍了C++实现神经BP神经网络，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

资源代码实现了bp全连接神经网络代码 不使用pytorch，tensorflow等神经网络学习框架 一、功能实现： 1.实现自动求导功能 2.实现adam学习率优化器代码，可以提升学习率，加快收敛 3.numpy实现矩阵运算 4.实现softmax交叉熵损失函数 5.实现递归运算每一层神经网络 6.实现训练过程中损失函数loss下降显示，使用matplot实现 二、作用： 1.方便刚入门的小伙伴入门学习神经网络，了解神经网络工作的几大部分 前向计算，激活函数，损失函数，求导 2.复现论文的adam优化器实现，实现一阶矩估计，二阶矩估计 三、能学到什么： 1.adam优化器实际代码实现 2.求导过程计算 3.matplot显示图表 4.numpy矩阵运算实现 5.递归实现层集计算 四、阅读须知： 1.参考本代码之前需要先了解bp神经网络的构成 2.此资源未使用框架，求导也是代码实现，主要是公式求导，后期会推出计算图求导的版本 3.不包含cnn卷积神经网络，不适用于特征提取，后续可能会增加cnn模块 4.本资源目前只实现relu激活函数，需要验证sigmod等激活函数可以自行添加

为了提高企业信用风险评估准确率，提出了基于PSO-BP集成的企业信用风险评估模型。使用Bagging抽样技术获得足够多不同的训练数据集，用不同的训练集子集训练得到不同的PSO-BP组合成员分类器，最后通过多数投票准则整合不同组合成员分类器的分类结果。分别在包含了国内外公司的详细数据的数据集上证明了模型的有效性。

为了对煤炭企业物流成本进行有效的预测,首先分析了煤炭企业物流成本的影响因素,然后分别采用PSO-BP网络和BP网络对煤炭企业物流成本进行了预测,并对试验结果进行了对比分析,结果表明,PSO算法优化的BP神经网络,其收敛速度和预测精度都明显高于传统的BP网络。PSO-BP方法对煤炭企业物流成本的预测具有一定的参考价值和指导意义。