为了实现林木固碳释氧量的数字化估算，针对现有估算方法的不足，提出了基于BP神经网络的林木固碳释氧量的预测模型。基于对神经网络理论和固碳释氧量估算模型的研究，分析了林木在生长季节的CO2通量变化趋势，采用规范化方法对训练样本预处理，进行BP神经网络训练，并结合弛豫涡旋积累法和箱式法，建立了CO2通量神经网络模型。实验结果表明，所建模型具有较好的泛化性能，能够比较准确地估算出林木的固碳释氧量。

论文研究-基于BP神经网络的股市建模与决策.pdf,  给出一种基于BP神经网络的股票市场建模、预测及决策方法。研制成功了股票预测与系统，只需输入当天收盘价、成交量等七个容易得到的股票信息，系统就能给出下一交易日的买卖决策。通过对综艺股份及许继电气两支股票的预测与决策实验，表明所提方法有效，且易于操作，有实际应用价值。

BP神经网络程序，可以直接用的。设计一个隐含层神经元数目可变的BP神经网络的Matlab程序，通过对各情况下网络误差的对比来确定最佳的隐含层神经元数目。

这是BP网络算法的一些论文，仅有一篇。这是自己打美赛时留下来的东西，大家可以参考它的模板和一些大标题的英文写法。这篇应该是O奖的。

BP神经网络详解与实例_BP算法_神经网络_机器学习_马尔科夫链，是一个专门介绍神经网络的详细文档，对于机器学习与神经网络学习中的概念与含义有详细阐述，并对马尔科夫链有样例

结合深海集矿机的实际作业环境，建立集矿机的实时避障神经网络模型。该模型采用多传感器融合技术，将声纳传感器采集到的环境信息进行处理后作为BP神经网络的输入；设定车体的注视向量、转向角和速度为网络输出；根据集矿机实际行进情况，并综合人的行走经验，设置能够实现实时避障的网络导师训练信号。引入遗传算法对已建立BP避障模型进行改进，以克服局部极小值问题。仿真研究表明：遗传算法优化后的BP神经网络，能够有效训练达到预期目标，并能在很大程度上克服BP网络的局部极小值问题。在Matlab中给出障碍物环境中的避障仿真结果，

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BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。 数学推导网上有很多，需要明确的就一点，神经网络学习是通过样本来不断调整输入层至隐含层的权值wi ,隐含层至输出层的权值wo，以及对应的阈值 bi 和 bo ，属于黑盒，设置完参数即可。

为了提高预测模型的精度,给出了一种新的组合预测模型.利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络及GM灰色预测模型进行单一模型的拟合与预测,通过赋予适当权系数结合三种方法得到了新的组合预测模型.山西省人均GDP预测实例应用结果表明:组合预测模型很好地描述了山西省人均GDP的非线性发展,比单一预测方法具有更高的预测精度.组合模型发挥了这三种模型各自的优势,可以作为人均GDP预测的有效方法,该模型在时间序列的预测中是有效的.