船型综合评价是一个多目标决策问题。为克服采用单一方法确定权重存在的片面性，基于主观赋权的层次分析法（AHP）、客观赋权的熵权法（EWM）和智能赋权的BP-神经网络法3类赋权法得到的权重，采用博弈论法来确定指标的组合权重，将各评价指标组合权重与逼近理想解排序法(TOPSIS)结合，建立博弈论–TOPSIS评价模型。并以一组消防船为例进行了案例分析。评价结果表明，博弈论–TOPSIS法与改进复合权重TOPSIS法的评价结果趋势一致，且博弈论–TOPSIS法的方案区分度更大，说明采用博弈论法确定的指标组合权重更加合理，能够为多方案船型评价工作提供更有效的评价工具。

用BP神经网络逼近非线性函数 ，智能控制大作业报告。

基于matlab建模，本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测，最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行，需要修改的地方均备注了，适合新手入门，包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本，每列一个特征】，如果数据集以列为样本请注意转置！运行前需安装matlab遗传算法工具箱。

基于MATLAB的BP神经网络建模及系统仿真

神经网络是大脑的一个组成部分。James在1890年的《心理学》一书中这样描述神经网络的基本原理：大脑皮层每一点的活力是由其它点势能释放的综合效能产生的

实现基于Python的BP神经网络数据预测模型，压缩包中包含文件如下：源码BPNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数；test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等；train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值、阈值。

【预测模型】 GUI BP神经网络预测【含Matlab源码 934期】.zip

MATLAB平台：交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

BP神经网络的利用 输入xy 输出xy，用python语言编写的

管道泄漏检测和定位在管道的安全生产中占有重要的位置。本文将用小波包分解技术提取的管道泄漏检测系统特征信号作为神经网络的输人,建立管道运行状态的神经网络分类器,根据输出对管道的运行状态进行识别。利用小波变换特性提取压力传感器的信号奇异点,根据负压力波定位法对管道泄漏点定位,仿真结果验证了该方法的有效性。