简介：摘要：随着城市交通复杂度的增加，传统的交通流预测方法已难以满足精准化、个性化的交通需求。为此，本文提出了一种基于神经网络的交通流预测模型。在模型设计过程中，考虑到交通流量具有显著的时间序列特性，采用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）进行建模。研究结果表明，与传统方法相比，神经网络模型在准确率和稳定性方面有显著提升。模型不仅能预测整体的交通流量变化趋势，也能准确预测具体路段和时间段的交通流量。此研究为城市交通规划和精细化管理提供了新的技术方案和理论依据，对解决城市交通拥堵问题具有积极的实践意义。

简介：摘要：研究了一种用神经网络的方法搭建滚珠丝杆的模型，基于对滚珠丝杆原理的分析和抽象，简化并形成四阶丝杆台模型，并通过激光位移传感器提供实测数据并训练模型，利用matlab/simulink环境下进行仿真实验，并以此模型来预测不同输入下的输出数据是否符合实际，从实验对比结果来看，理论与实际基本吻合，验证了该丝杆模型的可行性，为后续对接伺服系统进行应用研究奠定基础。

简介：摘要：传统的交通控制系统在应对复杂、动态的交通流中显示出局限性，急需一种更加智能化的解决方案。而神经网络技术作为人工智能领域的一个重要分支，以其出色的数据处理和模式识别能力，为创新交通控制系统提供了新的可能性。通过利用神经网络对交通数据进行实时分析和预测，可以显著提高交通系统的响应速度和调控精度。因此，本研究旨在设计一种基于神经网络的智能交通控制系统，以期提高交通效率，减少拥堵，优化城市交通流。

简介：摘要：在基于神经网络方法预测实验快堆一回路钠泵上部轴承温度的研究过程中，发现全连接神经网络虽然预测结果的相对误差较小，但是预测模型的泛化能力不佳，因此提出了通过卷积神经网络提取数据特征的方法，在保证预测模型精度的前提下提升预测模型的泛化能力。最终预测模型的泛化能力得到了有效提升，该预测模型的预测结果可以给操作员及时提供及时的信息，由操纵员根据结果采取正确的操作。

简介：摘要

简介：摘要：本系统开发完成日期：2023年2月23日，首次发表时间：2023年3月2日

简介：摘要：随着智能算法的不断发展，BP神经网络也逐渐被应用于图像处理领域。通过不断训练获得能够与实际情况相匹配的网络结构，在通过测试后，可利用BP神经网络对后续图像进行处理，完成自主的运算过程，减少人工参与度。在对目标进行识别的过程中，BP神经网络可大大减少工作量，提高图像处理的效率。

简介：摘要：本文针对地铁客流长序列预测问题，提出了一种基于神经网络Informer模型的解决策略，通过对宁波地铁系统的2023年下半年客流数据分析整理，构建了包含时间、节假日、天气等多因素的长序列数据集，以此为基础对Informer模型进行训练，并对2024年数据进行了预测，通过与LSTM模型预测结果以及该时段真实客流数据进行比较分析，证明本研究提出方法在地铁客流长序列预测时具有较高可行性。

简介：摘要：短时交通流预测是智能交通系统(ITS)的关键组成部分，其准确性、实时性直接影响到交通控制与诱导系统能否及时向出行者发布准确的交通信息，对于治理城市交通给拥堵问题具有重要意义。基于神经网络的预测方法是近年来非参数化方法中开展研究做多的，本问详细介绍了BP神经网络和RBF神经网络在交通流预测领域的应用与发展，以及国内外学者对神经网络的优化做出的努力。并提出了一个未来研究的方向即对更为复杂的网络层面上的城市道路进行预测，并拟定了一个解决方案。

简介：摘要水环境是一个多元、多相、在时间和空间上不断变化的复合开放巨系统，这就决定了水环境保护的复杂性和多变性。水环境系统内部涉及到相当多的状态变量，很多变量很难精确确定或根本无法确定；各状态变量之间和子系统之间的关系较为复杂，很难定量描述。将神经网络应用于水环境影响评价，采用改进的BP算法进行水质模拟（该方法较之原有的水质数学模型，结果更加精确，适用范围更广。

简介：摘要近年来，随着机械工程的发展，我国机械设计朝向了智能化方向进一步的发展。智能机械设计的发展，使机械设计得到有效优化及完善。而对于人工神经网络来说，则为大量的、简单的处理神经单元互相组成的大规模分布式并行信息处理系统。实践证明，将人工神经网络应用到智能机械设计过程中，能够促进智能机械设计的优化，因此有必要注重人工神经网络的应用。本课题在分析人工神经网络的概念内容的基础上，进一步对人工神经网络在智能机械设计中的具体应用进行分析，希望以此为智能机械设计的优化、发展提供一些具有价值的参考建议。

简介：

简介：摘要建立基于小波分析和神经网络现相结合的商业体电力负荷预测模型，通过修正网络权值和小波基函数系数，使网络模型的的输出无限逼近真实负荷，为商业体前期的方案设计和后期的运营管理提供了技术支持。最后通过Matlab仿真来验证了此法的可行性。

简介：摘要肠内营养是经胃肠道提供代谢需要的营养物质及其它各种营养素的营养支持方式，为全营养治疗的首选，不仅能维持胃肠道的功能和结构的完整性，刺激胃肠道的收缩和营养物质的吸收；同时可以保护肠道菌群和预防肠外营养相关的感染性和代谢疾病。神经重症病人多处于昏迷状态，无法主动进食，机体丧失营养较多，常伴有脱水、高钠、血浆渗透压升高，继而引发神经细胞内营养缺失，导致病情不断加重，特别是重型颅脑损伤病人处于高分解、高代谢状态，能量需求增加，蛋白质更新加快。神经重症病人的营养不足可使并发症增加，呼吸机撤机困难、病情恶化、ICU住院时间延长及病死率增加。因此肠内营养的管理在危重病人中显得尤为重要。

简介：摘要商业银行是市场经济的参与主体之一，具有盈利性的特征，也是国家金融体系的组成部分，有责任维护金融市场稳定，避免在信贷产品经营中出现系统性风险。信用风险是常见的风险形式，但如果得不到有效控制，也有可能酿成系统风险，因此，商业银行既要完善风险管理体系，又要应用先进的风险评估技术。Bp神经网络是辅助商业银行个人信用评估系统建设的一种技术，其有先进性的一面，也有自身的不足，在实际应用中需要不断改进，才能更好地发挥规避信用风险和提高信贷产品经营质量的效用。

简介：摘要列车行驶的过程中，需要相关技术人员和多种技术的共同支持。在列车运行时，影响行车安全的因素有很多，而且是不可提前预测的。在这种情况下，乘务人员作为列车行驶过程中不可缺少的重要组成部分，在面对突发情况时，要安抚乘客的情绪，快速作出正确而有效的决定。因此，在列车行车过程中，乘务人员的心理素质过硬是至关重要的。

简介：摘要：预测供水管网的压力，对实现优化运行和降低能耗具有重要的意义。目前供水网络一般使用微观或者宏观模型对其某点压力进行预测。 BP 神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。根据供水网络的特点并利用采集的供水压力数据，建立城市供水网络节点压力的预测模型，通过对 BP神经网络结果分析，表明 BP神经网络模型对城市供水网络压力有更好的预测性。

简介：介绍了一种BP神经网络,并以此神经网络对水泥回转窑系统进行了仿真控制研究.

简介：【 摘要】 颅脑外伤具体的症状包括：脑震荡、颅骨骨折、颅内出血、颅内血肿等情况。主要救治手段以手术治疗为主，药物治疗为辅，稳定患者各项生命体征和生理指标，保障患者身体健康安全问题。目的 就神经外科危重颅脑外伤患者的临床护理方案选择和制定深入探讨分析。方法 现将于 2017 年 3 月～ 2019年 2 月来中心医院 神经外科治疗就诊的 82例危重颅脑外伤患者作为研究对象，实施不同护理方案，对比结果。将全部患者随机分为常规组和针对组，每组患者各 41例。常规组实施常规性神经外科护理方案，针对组采取针对性护理方案。通过对比两组患者对护理的满意度，护理效果及恶性并发症突发概率等数据结果，比较临床资料，分析并得出结论。结果 针对组患者对护理的满意度为 93.45%，高于常规组的 84.31%，差异具有统计学意义（ P＜ 0.05）。经护理方案干预后，针对组患者疾病治疗有效率为 97.56%高于常规组患者的疾病治疗有效率 85.36%，差异具有统计学意义（ P＜ 0.05）。针对组患者恶性并发症的突发概率 4.87%，优于常规组患者 12.20%（ P＜ 0.05）。结论 神经外科危重颅脑外伤患者的治疗和康复期较长，因此，需要实施综合全面的护理措施，以实施监测患者的身体情况、病情和康复程度，保障患者的生命健康安全。针对性护理方案能够有效改善患者的生理状况，照顾患者情绪感受，提高患者的治疗有效率，有效抑制恶性并发症突发概率，帮助患者早日康复。建议在临床医学护理方案上推广使用。

简介：摘要高铁隧道变形监测过程中有很多不确定因素导致获得的监测数据包含很多随机误差，利用小波分析理论先对数据进行降噪处理，再通过小波分析与经典的人工神经网络相结合，建立小波神经网络模型进行预测。与BP网络模型相比，经过小波函数降噪后再进行预测模型的建立所获得的预测结果精度更高，误差小，在高铁隧道的变形监测研究中有很好的应用前景。