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：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。

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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。

简介：摘要：全球导航卫星系统(GNSS)是一种高度精确、连续、全天候和近实时微波技术，其中GPS的应用最为广泛，目前GPS已经能够达到毫米级的平面坐标定位精度，这种优势能够大大缩减人工测量的时间，提高效率，但是由于GPS所测高程和我国工程测量中使用的高程基准面不同使得GPS高程测量值的应用受到限制。针对将GPS高程测量值通过拟合方法转换为工程坐标下的正常高的研究有着广泛的实用价值。本文采用目前流行的BP神经网络法对测区范围内GPS所测得的大地高数据进行拟合，基于GPS测量得到已知点坐标和高程异常，建立两者之间的神经网络关系，并对网络进行训练，根据预测值和实际值之间的差异对网络中的权值和阈值进行重复计算修改，最后使得预测与实际值之间的误差满足要求，计算外符合精度并对未知点的高程异常值进行预测。通过MATLAB实现BP神经网络高程拟合并与多项式曲面拟合方法进行精度比较，最后得出BP神经网络拟合精度高且相比于多项式曲面拟合法具有准确性，可靠性和稳定性。

简介：摘要：本文将深入探讨神经网络在伺服驱动控制中的应用，将详细研究伺服驱动控制的原理。随后，深入探讨神经网络在伺服驱动控制中的广泛应用，从建立和分析控制系统到设计和执行有效的控制策略。本文详细讨论了神经网络在伺服驱动控制方面的优势和不足。

简介：摘要：随着科技的不断发展，图像识别已经成为研究的热点领域。深度神经网络作为现代人工智能的重要分支，为图像识别技术的发展带来了革命性的突破。本文旨在研究面向图像识别的深度神经网络模型设计，探讨不同模型的设计方法和优劣，并深入分析其内在机制。通过实验对比和分析不同模型的性能，总结各自的特点和适用场景，为未来的研究和实践提供有益参考。

简介：摘要：现阶段，科学信息技术得到了飞速发展，人脸识别技术在日常生活中的应用越来越广泛，已经逐渐成为计算机视觉领域研究的重点方向。人脸识别技术的核心算法主要是通过获取人脸上眼睛、嘴巴等五官具体位置，利用相关数据对脸型和角度进行详细有效的分析，以此明确用户的身份。人脸识别技术在大数据环境下获得了良好的发展空间与发展机遇，同时也面临着一系列挑战与困难。基于此，文章首先介绍了卷积神经网络的类型，然后对多任务卷积神经网络的人脸识别模型进行了分析，最后提出了多任务卷积神经网络的人脸识别技术发展策略。

简介：摘要：2D转3D是3D图像/视频内容制作的重要研究方向之一。随着高清显示终端和智能手机等的普及，医学图片偏向于复杂人体病理切片图较为复杂，2D图片已经不能满足广大用户的需求，并且3D显示的应用越来越广泛。但由于3D片源制作复杂、耗时长等原因，导致3D片源严重不足。2D转3D技术可以相对快速的把普通的2D图像/视频内容转化为3D内容，省去了人工拍摄耗时耗力的过程，因而可以缓解3D片源不足的问题，同时使得一些复杂医学图片以3D的形式重新再现于医学专业。