BP神经网络预警在旅游安全预警信息系统中的应用_杨俭波
BP神经网络法在大气污染预报中的应用研究
用 1995 、1996 年冬季 ( 12 ～2 月) 共 90 组数据 ,进行学习 ,建立了冬季 TSP 、NOX 浓
度日均值预报模型 ,并采用 1997 年的数据进 行预报验证 。
图 3 、图 4 分别为 TSP 、NOX 的计算值与
Environmnet ,1996 (30) :3978 —3993. 13 Fred M. vukovich , Alice Gilliland. On performing long
term prediction of ozone using t he SOMS Model. At mo2 sphere Environment , 2001 (35) :569 —578.
因此 ,污染物浓度的决定因子为 :源强 、 初始浓度 、风速 、风向 、天空云况 、日照 、温度 、
相对湿度 。将这 8 个因子作为大气污染预报 模式输入层的神经元 , 分别用 Q 、C0 、W S 、
W D 、CS 、S 、T 、H 表示 。任一 t 时刻大气污 染物的浓度用 C ( t) 表示 。 212 大气污染预报模型的建立
得到很好的预测精度 。
(2) 将 BP 网络模型应用于大气污染物 浓度预报 , TSP 的计算值与观测值之间的绝 对误差为 4 ×10 - 3 ～3 ×10 - 2 mg·m - 3 , NOX
的计算值与观测值之间的绝对误差为 5 × 10 - 3 ～2 ×10 - 2 mg·m - 3 ; TSP 计算值与观测 值的线性相关系数为 01768 , NOX 计算值与 观测值的线性相关系数为 01785 。
(式 1) 达到某个精度要求 ,即 E < ε(预先给
基于BP神经网络的旅游突发事件文本分类系统的设计与实现
经网络构 建分 类器 ， 实现 对旅 游 突发 事件 文 本 的 分类 。
１ 中文 文本 分 类
１ １ 文本分 类 的 自动方 法 ．
互联 网 的出现 ， 文 本 数量 越 来 越 巨大 ， 工 分 使 人
类方 法 已经 不 适 合 ， 因此 文 本 的 自动分 类 技 术 … 开 始 成为 主流 。 文本 的 自动分 类 多 采 用机 器 学 习 的方 式 。 它 先 人 工标 记一定 量文本 数据 来构建 训练集 和ｉ 试 集 ， 贝 ４ 然 后 采用机 器学 习 的方 式对 训练集 进行训 练 ， 训练 成 功 后得 到 分 类 器 ， 后 采 用 测 试 集 来 检 验 分 类 器 的 最
文本 向量表 示 、 分类决 策 。如 图 １ 所示 。
本文采用中科 院分词系统进行分词 ， 改进信息增
中科 院分词 系统进行分词 ， 对信 息增益算 法进行改进 来实现特征 选择 ， 用带动 量调 整的 Ｂ 采 Ｐ神经 网络 算法来构建 类
器， 实现对旅游 突发事件文本的分类， 并取得 了较满意的效果。
关键词 ： 文本分噗 ； 息增益 ； Ｐ神 经 网络 信 Ｂ
中 图分 类 号 ：Ｐ １ Ｔ３７ 文献 标 识 码 ： Ａ ｄ ｉ １ ．９９ ｊｉ ｎ １０ — ７ ．０ １０ ．５ ｏ ： ０ ３６ ／．ｓ ．０ ６２ ５ ２ １ ．７ ０ ３ ｓ ４
２ １ 第 ７期 ０ １年 文 章 编 号 ： ０ －４ ５ ２ １ ）７０ ９ －３ １ ６２７ （ ０ ０ －１２０ ０ １
计 算 机 与 现 代 化 ＪＳ Ａ Ｊ Ｙ Ｉ Ｎ Ａ Ｈ Ａ ＩＵ Ｎ Ｉ Ｕ Ｘ Ａ Ｄ Ｉ Ｕ
总第 １ １ ９ 期
基于 Ｂ 神经网络的旅游突发事件文本分类系统的设计与实现 Ｐ
BP神经网络预警在旅游安全预警信息系统中的应用
摘 要 ： Ｂ 神经 网络预警技术应用 于旅 游安全预警信息系统 的开发实践 ， 究建立 了一个基 于 Ｂ 神经 网络 的旅 游安全 预警 将 Ｐ 研 Ｐ
模型 该模型有 ４ 个子系统构成， 即预警知识提取子系统 、 预警信息库、 报警系统和人机互动设备 ， 分析总结了包含旅游地灾害频 度、 出游设施安全度和旅游地区域安全度三大类 １ 个子因子为内容的旅游安全预警影响因素。在旅游安全预警的影响因素和安 Ｏ
ｗａ ｉｇ ｉｆ ｅ ｃ ａｔｒａ ｄ ｔｅｓｆ ａｌ ａｎｎ ｄ ａ ａｙｅ ｈ ｎ ｕ ｎｅ ｆｃ ｒ ｄ ｄｆ ｒｎｉｔ ｄ ｌ ｂ ｕ ａｅ ｅｕｉ ａｌ ａｎｎ ． ｒ ｎ ｎ ｕ ｎｅ ｆｃｏ ｈ ａｅｅｒ ｗ ｒｉｇ ａ ｌｚｄ ｔｅｉｆ ｅ ｃ ａｔ ｓａ ｉｅ ｔ ｅｍｏ ｅ ｏ ｔｔ ｖｌｓｃｒｙ ｅｒ ｗ ｒｉｇ ｎ ｌ ｎ ｙ ｎ ｎ ｌ ｏ ｎ ｅ ａ ａ ｒ ｔ ｙ Ｂ ｓｄＯｌｔｔ ｓｉｓａｅ ａｒ ｄｏ ｘｅｉ ｎａ ｄ ｓ ｎｅ ｌｙｄｉ ａ ｅ ｓｃ ｒｙｐ ｗ ｍｉｇｍｏ ｅ．ｔ ｒｓｌ ｒｖａｅ ｓｍｏ ｅ ａｅ ｉｉ ｈ ｅ ｒｈｃｒ ｅ ｎａ ｅｐ ｒ ，ｉ ￣ ｉ ｎ ｍｅ ｔ ｅｉ ｍｐｏ ｅ ｔ ｖｌ ｅ ｕｉ ｒ ａ ｎ ｄ１ Ｉ ｅｕｔｅ ｅｌｄｔ ｄ ｌ印ｐｉａｉ ＇ ｌ ｇ ｎｒ ｔ ｅ ｓ ｉ ｈ ｌ ｔ ｎｅ－ ｅ ｏ ｌ ｆｃ ｅｇｏ ｅ ｔＯｂ ｏｄ． ｔ
全预警 的报警判 别模 式的基础 上 ， 了旅 游安全 预警应用 的实验设计 。实验结 果显示 ， 进行 该模型应用效果 良好 。
关键词 ： 神经 网络 ； 预警 ； 旅游安全预警信息 系统 ； 应用 中图分类号 ：９４ ４ Ｆ９ 、 Ｘ ２ ． ；５ｏ １ 文献标 志码 ： Ａ 文章编号 ：０５ １１２０ ）２—００ —０ １０ —８４ （０７０ １８ ４
BP神经网络在中国旅游发展总量预测中的应用
Ｂ Ｐ神经 网络在 中国旅游发展 总量 预测 中的应用 术
陆相林 “
（ 枣庄 学院 旅游与资源环境 系， 山东 枣庄 ２ ７６ ） ７ １０
摘 要 ： 用改进 的 Ｂ 经 网络 对我 国旅 游发 展 总量 （ 游 收入 和旅 游人 次数 ） 行 了预 测 ， 利 Ｐ神 旅 进
并详细介绍了 ＭＴ Ａ ６５中的神经 网络工具箱中的 Ｇ Ｉ 面的使用程序 ， 出了 Ｂ 神经网 ＡＬ Ｂ ． Ｕ界 得 Ｐ 络能够有效预测旅游发展总量的结论。 关键 词 ： 游发展 总量 ； 游收入 ； 游人 次 ；Ｐ 经 网络 ； 测 旅 旅 旅 Ｂ神 预 中图分 类号 ：Ｐ ９ ・９ Ｔ ３３０ 文 献标识 码 ： 文 章编 号 ： Ｎ ！５４／ （０７０－ ０ ８０ Ａ Ｃ Ｉ一 ３０ Ｎ２０）１００ －４
网络 工具 箱 中的 ＧＵ 界 面应用 过程 Ｉ
优势 ， 效果优 于 回归模 型［ ２ １ 。
建 立科 学 的可操 作 的旅游 发展 总量 ｆ 主要包
２ 研 究 的 具体 过 程
（） １ 指标 的选 择及数 据 收集
考 虑到数 据 的可得 到性 和有 效性 ． 构成 旅 从
括旅 游收入 和旅 游人 次数 ） 预测 模 型是实 现旅 游
务） 的产 业 ． 供 消 费 品 的产 业应 该 选 择居 民收 提
入 、居 民可 自由支配 时 间 等变 量 作 为 自变 量［． ８ １ 然后 采取一 定 分析方 法 ． 立旅游 需 求 函数模 型． 建
（） ２ 神经 网络 的确定
ＭＡ Ｌ Ｂ ． Ｔ Ａ ６５提供 的神经 网络工 具箱 增 加 了
求 ） 为合适 ． 对 预测 旅 游 接待 地 的旅 游 发展 较 但
使用BP神经网络进行网络安全态势评估
ｓｅ—
ｓｉｔｕａｔｉｏｎ，ｏｐｎｍｉｚｅｄ
ａ
ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｅｃｕｒｉｔｙ
ｔｏ
ｕｓｅｄ Ｂａｃｋ Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｉｎ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ
ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，ａｎｄ ｕｓｅｄ
ｌｏｔ ｏｆ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｄａｔａ ｉｎ ｔｈｅ ｔｒａｉｎｉｎｇ
络安全状况．并对安全状况的发展趋势进行预测和预警，为增强网络安全性提供可靠的参照性依据。
１相关研究
网络安全态势是指由各种网络设备运行状况、网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络的当前状态和变化趋势。网络
安全态势感知，即是在大规模网络环境中，对能够引起网络态势发生变化的 安全要素进行觉察、理解、显示以及预测未来的发展趋势。态势强调环境、 动态性以及实体间的关系，是一种状态，一种趋势，一个整体和宏观的概 念，任何单一的情况或状态都不能称之为态势。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｃｕｒｉｔｙ
ｔｏ
ａｌｌｅｖｉａｔｅ ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｌｙ ｓｅｒｉｏｕｓ ｔｈｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｔｈａｔ ａｆｆｅｃｔ
ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｅｃｕｒｉｔｙ，ｗｅ
ｉｎ ａｄｖａｎｃｅ．ｗｅ ｔｒｙ
ｓｏｎ！ｅ
ｃａｎ
ｕｓｅ
ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ
练就会进行反向传播。反向传播就是将输出数据与期望数据的误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反向传，在这个过程之中，会
把误差值分摊给各隐层的所有神经元上，这样就能获得各层每个神经元的误差信号，我们可以通过这些误差信号来修改各个神经 元上的权值。上面所讲的训练样本信号正向传播和误差信号的反向传播是不断地进行的，这个不断进行的过程也就是ＢＰ网络的学 习和训练过程，经过了这个过程，误差信号逐步减小，达到了一个我们事先约定的限度，或者完成了所有训练样本的输入，这时就可 以结束训练过程，同时整个网络确定了下来，网络中的神经元上的权值也固定了下来，这样就可以进入实际的应用阶段，可以用这
基于BP神经网络和LoRa技术的矿井监测预警系统
基于BP神经网络和LoRa技术的矿井监测预警系统作者：唐女智韩聪罗冬艳周远芳王昆鹏来源：《科学与财富》2020年第26期摘要：传统的井下监测系统主要采用信号的有线传输方式，限制了系统的可移动性，设备安装不够灵活，定位精度低，难以满足现在井下安全监测实时准确的要求。
随着无线传感器网络技术的发展，并在众多领域取得广泛的应用，这一技术也很快应用于地下矿井中。
本文采用无线传输lora技术来对数据进行传输，采用BP神经网络算法建立预测模型，来对矿井内环境进行一个监测，并对事故进行一个提前预警，保证矿井工作人员的安全。
关键词：BP神经网络;LoRa技术;矿井监测预警系统随着电子技术、通讯技术、控制技术、计算机技术、CRT显示技术以及软件技术的迅速发展，计算机技术在煤炭工业领域得到迅速发展。
利用计算机进行实时检测是煤炭生产的一个重要环节。
对工作现场和工作过程进行检测和控制，将现场运行监督，数据的实时采集、事故处理、常事务管理等工作交给计算机完成矿井监测系统其主要功能是能够及时、准确地反映各类所需要的监测信息，从而满足诸如环境安全、胶带运输、轨道运输、供电系统对瓦斯、风速、一氧化碳、温度、负压等环境参数以及设备的开停、风门开闭、风筒风量不同检测对象的要求，以实现在煤炭生产中对全矿井的综合监测。
从2O世纪80年代开始，我国在近300个国有重点煤矿安装了矿井环境监测系统，这些设备在一定程度上改变了我国煤矿生产状况。
近年来，随着国有重点煤矿采深加大，自然灾害的威胁也日益突出，特别是瓦斯煤尘爆炸事故，煤与瓦斯突发事故和火灾事故又呈上升趋势，据资料统计多半事故就发生在装有环境监测系统的煤矿中。
一、Lora技术介绍LoRa是LPWAN通信技术中的一种，是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。
这一方案改变了以往关于传输距离与功耗的折衷考虑方式，为用户提供一种简单的能实现远距离、长电池寿命、大容量的系统，进而扩展传感网络。
智能旅游灾害预警与灾害救助平台的构建与应用研究
旅游灾害成为社会关注的焦点问题。
构筑智能旅游灾害预警与灾害救助平台，有效地进行旅游灾害信息的搜集与发布，减少旅游灾害中的游客损失，成为档案管理者和旅游管理者的重要责任和社会义务。
随着网络技术的普及、移动技术的发展和智能终端的运用，我国旅游产业的科技含量也在飞速提升，特别是地理信息系统的三维应用技术（3DGIS 技术）、旅游云计算、物联网的快速发展，使得旅游者可以通过智能手机、Ipad 等很方便地接受旅游灾害预警信息。
智能旅游灾害预警与灾害救助平台正是在此技术背景之下孕育而生，它是依托于现代互联网技术的一种全方位、多功能、高质量、快信息的智能旅游管理系统，它类似于IBM 的智慧地球（Smarter Planet ）[1]的概念。
不过，它具有更强的针对性、应用性和操作性，解决旅游灾害预警与服务信息发布与分析问题。
1智能旅游灾害预警与灾害救助平台的概念特征目前关于旅游预警与旅游灾害救助专项研究主要集中于灾害预警系统建构、灾后重建研究。
灾害预警研究主要集中于天气、矿井等预警系统研究，杨俭波针对旅游灾害事件提出Web GIS 技术的突发性应急预警信息系统的应用问题[2]。
灾害救助与灾后重建方面，陆林针对汶川地震目旅游的地形象危机管理进行研究[3]；董亚妮针对灾后旅游市场消费心理修复进行研究[4]；裴玮针对地震引发四川旅游地灾害风险评估研究[5]。
关于旅游智能化灾害预警与灾害救助研究成果偏少。
智能旅游灾害预警与灾害救助平台，整合旅游灾害预警、灾害救助与灾害重建的整个过程，是旅游公共服务机构的服务体系的重要组成部分。
它利用云计算技术搜集、分析、预测旅游灾害，建立旅游灾害信息库，定期发布旅游灾害信息或者供旅游者免费查询。
完成旅游防灾意识宣传、旅游灾害监测、旅游灾害预防与提醒以及旅游灾害救助等几个环节的功能。
智能旅游灾害预警与灾害救助平台，它巨型信息数据中心为基础，通过云计算中心海量信息运算服务能力，建立良好的人机互动页面，满足旅游者和公共服务机构的查询使用。
BP神经网络在企业财务危机预警之应用_杨保安
《预测》2001年第2期 Vo l.20, No.2 收稿日期:2000-09-06基金项目:国家自然科学基金资助项目(7977086)BP 神经网络在企业财务危机预警之应用杨保安1, 季海1, 徐晶1, 温金祥2(1.东华大学管理学院,上海200051;2.中信实业很行苏州分行,江苏苏州215006)摘 要:针对统计方法中判别分析方法在实际企业财务评价应用中存在的问题,提出神经网络在财务评价应用上的优势和潜力。
本文着重探讨神经网络在企业财务危机预警上应用。
在文中用BP 神经网络建立财务预警模式,并用实例进行示范性设计和验证。
关键词:判别分析;BP 神经网络;企业财务危机中图分类号:F 275;T P 183 文献标识码:A 文章编号:1003-5192(2001)02-0049-06An Applicat ion of Back Propagation Neural Networks to Warning f or Corporate Financial Distress YANG Bao -an ,JI Hai ,XU Jing ,WEN Jin -xiang(1.Schoo l o f M anag ement ,Do ng Hua U niv e rsity ,Shanghai 200051China ; 2.CIT I C indust rial Ba nk Suzho u Brach ,Suzho u 215006China)Abstract :Pointing to facing Pr oblem o f discriminant ana ly sis m etho d in practica l application to cor -po ra te fina ncing ev alua tio n,the adv antag e and po tential o f neural ne two rks 'a pplica tio n to fina ncial eva luatio n is put fo rwa rd.T he paper is empha tically to a ppr oach neural netwo rks in applica tio n to w ar ning for co rpo rate fina ncial distress.In the paper ,a financial w ar ning pa tter n is establish ed by means o f neural netwo r ks,and then the demonstra ting desig n of the ex amples a nd test hav e been made.Key words :disc rimina nt a nalysis;BP neural ne two rks;co rpo rate financial distress 1 引言“财务危机评级”系根据公司企业内部的各项财务信息指标对该公司企业的财务状况作一评估与分类区隔。
BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用
App lication of BP Neural Network in the Fore2warning of Vehicle Fires
X IN J ing, L ecturer X IA D eng2you KANG Q ing2chun J IA D ing2duo (Department of Fire Comm and, The Chinese Peop le’s A rmed Police Force Academy, Langfang 065000, China)
选择三大类指标作为交通工具火灾预警系统评
价指标体系的一级指标 ,即交通行为人指标 、交通工 具指标和交通环境指标 。其中每一类一级指标又包 括若干个二级指标和三级指标 ,共 23个指标 。对于 选定的指标 ,把它们的状态划分为 5个评价等级 ,分 别为好 、较好 、一般 、较差 、差 。
的信息才具有客观性和可靠性 ,预警的结果才有较
对于选定的指标把它们的状态划分为别为好较好一般较差交通工具汽车火灾预警评价指标体系及指标标准数值或描述值1113142122一级指标二级指标三级指标指标标准数值或描述值较好一般较差交通管理能力c1安全操作规程严格遵守遵守较好遵守一般遵守较差不遵守消防安全培训定期不定期有时很少交通行为能力c2消防安全意识意识强烈意识较好意识一般意识差无意识火灾控制能力较强较弱违章用火包括人为恶意纵火基本无较少违章违章严重违章交通工具设计安全c3材质耐火性能可燃易燃防静电装臵d8导电接地好导电接地较好导电接地一般导电电气系统c4电线电缆性能好性能良好性能一般性能较差性能差电线接点10非常牢固牢固较牢固松动松动严重发电机逆流切换较好一般较差油路系统c5输油管路12无漏油轻微渗油轻微漏油漏油严重漏油汽化器回火基本无一般较严重严重点火装臵较好一般较差机械摩擦c6发动机润滑系统15润滑好润滑较好润滑一般缺油严重缺油制动系统较好一般较差车载物品c7车载灭火器乙类甲类交通环境消防安全设施c8隧道设施达标率199570消防设施达标率209570通信设施达标率70气象因素c9相对湿度30风力1112误差反向传播过程一般说来通过网络模型计算的输出向量jk以及阈值有关
基于QPSO-BP神经网络的火灾预警算法
消防理论研究基于QPSO-BP神经网络的火灾预警算法高建丰"，王版,金卷华'(1.浙江海洋大学，浙江舟山316022；2.临港石油天然气储运技术国家地方联合工程实验室，浙江舟山316022)摘要：为了进一步提高油库消防系统的安全性，针对其火灾报警信息系统进行了改进，构建基于量子粒子群算法优化BP 神经网络的火灾智能预警算法，以温度、烟雾浓度以及CO浓度数据作为神经网络的输入，以无火、明火以及阴燃火的概率作为神经网络的输出〉使用量子粒子群算法优化BP神经网络运行中随机产生的权值和阈值，加快神经网络收敛到期望误差的速度，增强全局搜索能力。
通过MATLAB软件对智能火灾预警算法的模型进行仿真，模型输出的火情概率与实际值基本吻合。
设计了多传感器数据采集设备，获取火灾现场数据，输入网络模型，能够有效识别明火、阴燃火和无火情况，验证了该算法可提高消防预警系统的准确性。
关键词：消防；火灾预警；神经网络；量子粒子群算法中图分类号：X932；TP277文献标志码：A文章编号:1009-0029(2020)10-1345-05火灾报警探测和预警是包含多因素的复杂问题，大部分消防报警系统中釆用的都是直观探测法或系统探测方法，抗干扰能力弱，容易出现漏报和误报，无法进一步提高消防系统的安全性。
国内外学者对于提高火灾预警的准确性做了大量的研究。
目前应用最多的是直观法，也是最简单的火灾信息处理算法。
为了进一步提高火灾检测的准确性，系统处理算法应运而生。
最早的系统处理算法是趋势算法，H.Luck等首先用Kendall—r趋势算法实现火灾的检测，随后又设计了火灾信号的相关滤波算法，通过对检测到的信号进行相关性判断，从而探测是否发生火灾。
随着机器学习算法的发展，将其应用到火灾预警系统可以进一步提高火灾探测的准确度，降低系统误报率。
Z. Peng等应用神经网络算法采集多个火灾数据，提高识别火灾信号的准确性。
M.Thuillard等应用模糊逻辑推理判断火灾信号趋势变化，从而达到更好的火灾预测目的。
改进的BP神经网络模型在大坝安全监测预报中的应用
改进的BP神经网络模型在大坝平安监测预报中的应用吴云芳，李珍照〔武汉大学水利水电学院，湖北武汉430072〕摘要：针对BP神经网络模型存在的缺陷进行了改进，并将改进的BP模型应用于大坝平安监测中效应量的预报。
例如证明，改进的BP神经网络模型与常规BP神经网络模型及回归统计模型比较具有明显的优越性。
关键词：大坝；平安监测；改进BP神经网络；常规BP神经网络；水平位移；数学模型1前言目前，根据大坝平安监测中效应量的已有测值预报今后效应量的测值，通常采用的数学模型主要有统计模型、确定性模型、混合模型三种，但有时会出现回归失败、缺少必要的参数、模型预报精度不高等现象，从而不能满足工程要求。
这时可以考虑使用神经网络模型。
人工神经网络(Artificial Neural Network)自20世纪80年代以来，吸引了大批研究人员对其理论模型、学习算法、开发工具、实际应用和与其他机器学习方法的结合方面进行广泛深入的探索，范围涉及人工智能、认知科学、行为科学、物理学、心理学、神经科学、图像处理、语言学、控制论等广泛的领域。
目前神经网络已经实际应用到模式识别、专家系统、机器学习等许多方面，表现出具有自组织性、自适应性、联想能力、模糊推理能力和自学习能力等优势。
BP神经网络是目前较为成熟并且应用最广泛的神经网络模型之一。
在大坝平安监测预报中，已出现BP模型应用的论文［１］。
本文利用改进的BP神经网络模型对某大坝的水平位移进行分析和预报，结果说明，与常规BP模型及回归统计模型的预报结果相比，呈现明显优越性。
2大坝BP神经网络预报模型2.1原理大坝BP神经网络结构如图1所示。
图1大坝BP神经网络预报模型结构图1中所示网络结构有三层：第一层为输入层，有s1个神经元；第二层为隐层，有s2个神经元；第三层为输出层，有1个神经元。
网络结构中具有r个输入矢量，即为与效应量预测相关的因子数；有一个输出矢量，即为效应量。
网络中的不同层有不同的神经元数目，每个神经元都带有一个输入为常数1的偏差值。
利用BP神经网络对网络舆情进行预警-最新文档
利用BP神经网络对网络舆情进行预警互联网这些年来在我国的快速的发展,我国网民人数较之前有了大幅的提升。
网络的开放性和灵活性让其成为反映社会舆情的主要载体之一。
而近两三年网络舆情引发的事件激增，引起了政府的高度重视,网络俨然已成为政府部门了解民意的又一理想窗口。
显然，能够直观表达网络舆情的光定性的解读远远不够，对于决策者更希望得到一个舆论事件过程中所处的量化等级。
由于舆情危机产生具有模糊性和随机性是非线性的，因此通过建立预警指标，再利用容错能力高,通过学习复杂数据发现规律进行识别的人工神经网络是不二选择.故本文的核心在于BP神经网络［1］。
1 网络舆情危机预警指标体系网络舆情危机的发生,受到多种随机因素的影响，而且每个因素对结果所起的效果大小也是不一样的。
因此网络舆情危机预警的关键是建立科学、系统的预警指标体系。
依据近些年来网络舆情方面专家的调查汇总和政府机构对舆情监督部门的考察，并结合网络舆情与危机预警机制方面的资料，经过多次地调试整理汇总制定出，对网络舆情信息从五个具体的指标构建了网络舆情危机预警指标体系［2］。
1。
1 舆情预警指标1。
1.1 舆情信息的敏感度网络上有各式各样的信息，而这些各式各样的信息其敏感度也是不同的，对于可能造成社会动荡的网络信息则是政府最为关注的.显然各条信息所引起的社会敏感度是不同的,敏感度越高说明产生舆论危机的可能性就越高。
这种指标的量化标准采用专家打分的方法得到。
得分设定的范围为[0，1]，0、0.5、0.7、1表示的意义依次为“具有敏感性”、“敏感”、“很敏感"、“相当敏感"。
1.1。
2 舆情信息的流通量1.2.3 舆情观点倾向度舆情观点倾向度主要量化网民对于某个舆论信息观点倾向度。
分别由1，0，-1表示正面、中立、反面观点，用[f（x）]［f（x）］表示各个观点面倾向度，n表示发表观点的总观点数，此指标用[μ]表示：其实就是求各个观点总和的均值，其取值范围在（—1，1）。
基于BP神经网络的贝叶斯概率水文预报模型
基于BP神经网络的贝叶斯概率水文预报模型
李向阳;程春田;林剑艺
【期刊名称】《水利学报》
【年(卷),期】2006(037)003
【摘要】本文在贝叶斯概率水文预报系统(BFS)框架之上,研究了双牌水库水文预报的不确定性,建立了流量先验分布及似然函数的BP神经网络模型,并通过Markov 链Monte Carlo(MCMC)方法求解得到流量后验分布及其统计参数.通过对双牌水库历史洪水的研究结果表明,基于BP神经网络的BFS不仅显著提高了预报精度,而且为防洪决策提供了更多的信息,使得预报人员在决策中能考虑预报的不确定性,定量的估计各种决策的风险和后果.
【总页数】6页(P354-359)
【作者】李向阳;程春田;林剑艺
【作者单位】大连理工大学,土木水利学院,辽宁,大连,116023;大连理工大学,土木水利学院,辽宁,大连,116023;大连理工大学,土木水利学院,辽宁,大连,116023
【正文语种】中文
【中图分类】P333
【相关文献】
1.基于贝叶斯理论的水文多模型预报 [J], 周正;叶爱中;马凤;杜超
2.基于AM-MCMC算法的贝叶斯概率洪水预报模型 [J], 邢贞相;芮孝芳;崔海燕;余美
3.基于BP神经网络的贝叶斯概率枯季径流预报研究 [J], 鲁帆;蒋云钟;殷峻暹
4.基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型及其应用 [J], 杜拉;纪昌明;李荣波;张验科
5.贝叶斯概率水文预报系统在中长期径流预报中的应用 [J], 张铭;李承军;张勇传因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
利用BP神经网络提高奥运会空气质量实时预报系统预报效果
利用BP神经网络提高奥运会空气质量实时预报系统预报效果张伟;王自发;安俊岭;杨婷;唐晓【摘要】将BP(Back Propagation)神经网络方法引入到奥运空气质量预报工作中,利用MATLAB神经网络工具箱搭建运行平台,将高时效性的观测结果与多模式集成实时预报系统的模式输出结果相结合,做出BP神经网络拟合预报结果.在对北京大学医学部站点2008年7月7日到8月26日模式模拟结果、观测结果以及BP神经网络拟合结果的对比研究中发现:BP神经网络能大大提高模式预报效果,平均误差率减少34.7%,相关系数提高39%,特别是在模式模拟效果较差的情况下,对提高预报效果更明显.对BP神经网络样本问题进行敏感性实验结果表明,样本数目多少并不是决定拟合效果的决定性因素,应选取具有稳定映射关系的样本,才是提高拟合预报效果的关键.【期刊名称】《气候与环境研究》【年(卷),期】2010(015)005【总页数】7页(P595-601)【关键词】BP神经网络;空气质量预报;北京奥运会【作者】张伟;王自发;安俊岭;杨婷;唐晓【作者单位】中国科学院大气物理研究所大气边界层与大气化学国家重点实验室,北京,100029;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院大气物理研究所大气边界层与大气化学国家重点实验室,北京,100029;中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心,北京,100029;中国科学院大气物理研究所大气边界层与大气化学国家重点实验室,北京,100029;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心,北京,100029;中国科学院大气物理研究所大气边界层与大气化学国家重点实验室,北京,100029;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院大气物理研究所竺可桢-南森国际研究中心,北京,100029【正文语种】中文【中图分类】P401AbstractBack Propagation neural network model(BP model)was applied to the Olympic air quality forecasting. By using MATLAB neural network toolbox,assembled air quality modeling forecasting system was combined with nearly real-time observations to fit BP neural network forecasting results.The measurements were made from 7 July to 26 August 2008 in the Peking University Health Science ing these data,the performance of the BP neural network results is assessed.The results show that BP neural network can significantly improve the simulationresults,with the average error rate decreasing by 34.7%and the correlation coefficient increasing by 39%.The advantage of BP neural network is more obvious when the original simulation results are poor.The sensitivity experiment of BP neural network sample size indicates that the number of samples is not the decisive factor in deciding fitting effect,and the stability of mapping relationship in samples plays a crucial role in raising the effect of prediction.Key wordsBP neural network,air quality forecasts,the Beijing Olympic Games20世纪80年代以来,伴随着计算机技术的发展人工神经网络 (Aritificial NeuralNetwork)技术得到了飞速的发展。
旅游安全的人工神经网络预警系统
旅游安全的人工神经网络预警系统郭庆春;何振芳;寇立群;孔令军;张小永;史永博【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2011(030)018【摘要】According to ANN theory and method. a BP neural network model far tourism security early waming was built. The result shows that the application of BP neural network in tourism security early warning is feasible. This model possesses strong functions of study, association and fault tolerance, moreover, both its analysis results and process approach the metal process and analysis method of human brain, which greatly improves the accuracy for tourism security early waming.%针对于旅游安全预警问题,运用人工神经网络理论和方法,建立旅游安全预警的BP神经网络模型.通过实例进行分析,说明用BP神经网络方法是可行的.该模型具有很强的学习、联想和容错功能,其分析结果和过程都接近人脑的思维过程和分析方法,使得旅游安全预警结果的精度大大提高.【总页数】1页(P158-158)【作者】郭庆春;何振芳;寇立群;孔令军;张小永;史永博【作者单位】陕西广播电视大学,西安710068;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,兰州730000;陕西广播电视大学,西安710068;陕西广播电视大学,西安710068;陕西广播电视大学,西安710068;陕西广播电视大学,西安710068【正文语种】中文【中图分类】TP31【相关文献】1.基于人工神经网络的污染减排预警系统研究 [J], 李婷2.基于人工神经网络的大气质量智能评价预警系统的设计与应用 [J], 宋晖;薛云;胡晓晖;张良均3.西藏旅游生态安全预警系统研究 [J], 张燕华; 王娜4.西藏旅游生态安全预警系统研究 [J], 张燕华; 王娜5.基于人工神经网络的火灾预警系统 [J], 刘明; 曹银杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
应用混沌机制的BP神经网络对游客数量预测
应用混沌机制的BP神经网络对游客数量预测
杨秀平
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2008(008)021
【摘要】以河北省国内游客数量为研究对象,依据国内旅游者相关的统计资料,运用混沌BP网络对河北省国内游客数量建立预测模型进行计算.结果表明该算法快速有效,从而验证了该算法在旅游预测中的优势.
【总页数】3页(P5968-5970)
【作者】杨秀平
【作者单位】兰州理工大学,国际经济管理学院,兰州,730050
【正文语种】中文
【中图分类】F590.3
【相关文献】
1.基于混沌分析的BP神经网络模型及其在负荷预测中的应用 [J], 李眉眉;丁晶;覃光华
2.基于混沌PSO优化BP神经网络的碳价预测 [J], 蒋锋;彭紫君
3.基于BP神经网络的混沌时间序列预测方法及应用研究 [J], 霍晓宇;杨仕教;吴长振
4.遗传算法改进的BP神经网络在混沌径流时间序列预测中的应用 [J], 刘媛媛;练继建;朱云
5.混沌理论和快速BP神经网络在边际电价预测中的应用 [J], 李郁侠;赵军科;段凌剑;高福荣
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我国旅游业技术应用水平评价
第27卷 第4期2008年 4月 技 术 经 济Technology Economics Vol 127,No 14Apr.,2008我国旅游业技术应用水平评价武虹剑1,谢彦君2,李仲广2,王 娟2(1.天津大学管理学院,天津300072;21东北财经大学旅游与酒店管理学院,辽宁大连116025)摘 要:尝试用旅游发明专利、实用新型、外观设计、主题公园、学术论文、科技成果等指标对我国旅游业技术应用水平进行了初步评价。
借助SPSS 统计分析软件,运用因子分析法和聚类分析法,对我国31个省市的旅游业技术应用水平进行了评价。
得出结论:我国旅游业应用技术水平总体上还是较低的,区域间差距较大。
通过分析这些差距存在的原因,从观念、技术化瓶颈、旅游业务创新和“官产研”等方面提出发展思路。
关键词:旅游业;技术应用;评价中图分类号:F59 文献标识码:A 文章编号:1002-980X (2008)04-0057-06收稿日期:2008-01-11基金项目:辽宁省旅游产业发展研究中心项目(2007lnlyyj02)阶段性成果作者简介:武虹剑(1962—),男,辽宁锦州人,天津大学管理学院博士生,主要研究方向:旅游宏观经济;谢彦君(1960—),男,辽宁岫岩人,东北财经大学旅游与酒店管理学院院长,教授,主要研究方向:旅游业基础理论;李仲广(1976—),男,广西平南人,东北财经大学旅游与酒店管理学院副教授,博士,主要研究方向:旅游业发展;王娟(1982—),女,山东泰安人,东北财经大学旅游与酒店管理学院研究生,主要研究方向:旅游业发展。
技术作为生产力中最活跃的因素,正快速推动着旅游业的蓬勃发展。
世界旅游博览会(W TM )执行董事Fiona J effery 指出,“旅游业对技术应用的浓厚兴趣已达到前所未有的高度”。
理论界的学者将神经网络技术、图像变形技术、虚拟现实技术、赛博空间技术、数据挖掘技术、遥感技术、GIS 技术、GPS 技术等信息技术工具应用于旅游业,探讨其在旅游业中应用的可能性及实现途径。
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BP 神经网络预警在旅游安全预警信息系统中的应用杨俭波1,黄耀丽1,李 凡1,3,陈 勇2(1.佛山科学技术学院旅游系,广东佛山528000;2.湖南商学院计算机科学系,湖南长沙410205;3.中山大学城市与区域研究中心,广东广州510275)摘要:将BP 神经网络预警技术应用于旅游安全预警信息系统的开发实践,研究建立了一个基于BP 神经网络的旅游安全预警模型。
该模型有4个子系统构成,即预警知识提取子系统、预警信息库、报警系统和人机互动设备,分析总结了包含旅游地灾害频度、出游设施安全度和旅游地区域安全度三大类10个子因子为内容的旅游安全预警影响因素。
在旅游安全预警的影响因素和安全预警的报警判别模式的基础上,进行了旅游安全预警应用的实验设计。
实验结果显示,该模型应用效果良好。
关键词:神经网络;预警;旅游安全预警信息系统;应用中图分类号:X924.4;F590 1 文献标志码:A 文章编号:1005-8141(2007)02-0108-04Application of BP Neural Network in Travel Security Early Warning Information SystemYANG Jian-bo,HUANG Yao-li,LI Fan,C HEN Yong(1.The Departmen t of Tourism,Foshan Universi ty,Foshan 528000,China;2.The Computer Department,Hunan Business College,Changsha 410205,China;3.Center for Urban and Regional Studies,Zhongshan University,Guangzhou 510275,China )Abstract:This thesis applied the BP neural network technology i n the travel security early warning information system.It established a travel se -curity early warning model based on the BP neural net work.This model had four subsystems constitutions:Namely the early warning knowledge with -draws the subsystem,the early warning database,the alarm system and the man-machine in teraction equip ment.And the analysis summarized con -tained the traveling disaster frequency,to go to travel the facility degree of security and the traveling reg i on degree of securi ty ,three big kinds of 10stature factors reports to the police in the distinction pattern foundation for the content traveling safe early warning influence factor.Traveling safe early warning influence factor and the safe early warning and analyzed the influence factors and differentiate model abou t travel security early warning.Based on it,this research carried on an experimental desi gn employed in travel security prewarning model.Its result revealed this model application ef -fect to be good.Key words:neural network;early warning;travel security early warning information system;applicati on收稿日期:2006-12-05;修订日期:2007-01-17基金项目:广东省科技厅软科学研究项目(2004B70102076);佛山科学技术学院校级项目。
第一作者简介:杨俭波(1971-),男(苗族),湖南人,讲师,硕士,研究方向为旅游信息开发。
近年来,旅游业呈现蓬勃发展之势。
与此对应的是,我国旅游者在旅游过程中遭遇到各种灾害性事故的频率也有较大幅度的提高:2001年 9.11 事件;2002年 3.21 台湾大地震;2003年菲律宾的绑架游客人质事件和泰国的 登革热 事件;2003年底至2004年中的 SARS 事件;2004年东南亚海啸事件;2005年美国飓风事件等。
这些事件都凸现出一个严重的问题:旅游安全预警势在必行。
目前,在行政和立法管理层面,制定了一系列的旅游安全管理法规。
在业务实践层面,各地都有相关的 黄金周 旅游安全预警报告制度及其配套措施。
然而,上述措施在处理应急旅游突发性事件时,可以说其效果有限 这些法规和措施主要着眼于旅游安全事故的规范性管理和事件发生后的 后处理 ,存在着严重的时效滞后性,各项信息的发布和传输也缺乏必要的事前预警和相关的知识储备,更不用说成熟的应对预案。
这显然不能适应我国旅游业蓬勃发展的需要。
旅游业的发展,要求我们必须建立起适时、有效、动态的监测旅游安全状况预警信息系统。
本文将BP 神经网络预警技术应用于旅游安全预警之中,研究建立一个基于B P 神经网络的旅游安全预警模型。
1 神经网络预警模型1.1 BP 神经网络与工作原理[1]BP(Back Propagation)网络是神经网络中采用误差反传算法作为其学习算法的前馈网络,通常由输入层、输出层和隐含层构成,层与层之间的神经采用全互连的连接方式,通过相应的网络权系数W 相互联系,每层内的神经元之间没有连接(图1)。
BP 网络也可以看成是从输入到输出的一种高度非线性映射F,映射中保持拓扑不变性,在数学上可简单地描述为:Y=F(x)F:R N1RN2(1)研究方法 资源开发与市场Res ource Devel opment &M arket 200723(2)BP 网络在应用于预测预报之前,需要一个网络学习过程,根据网络输入的训练(学习)样本进行自适应、自组织,确定各神经元的连接权W 和阈值。
经过多次训练后,网络具有了对学习样本的记忆和联想的能力。
网络学习过程包括信息正向传播和误差反向传播两个反复交替的过程。
图1 典型BP 网络结构示意图信息正向传播过程:这一过程可由第k 层第j 个神经元的输入输出关系来简单地进行表征,其公式为:y k j =f k jnk-1i=1W ij(k-1)y i(k-1)- j k),j=1,2,...,n k ;k=1,2,...,M (2)式中,W ij(k-1)为第(k-1)层第i 个神经元到第k层第j 个神经元的连接权因子; k j 为该神经元的阈值;f(x)为网络节点作用函数,通常为一非线性函数,如sigmoid 函数;n k 为第k 层神经元的数目,M 为神经网络模型的总层数。
误差反向传播过程:一般说来,输入向量I p 通过网络模型计算的输出向量O 0pk 和实际输出T pk 之间存在一定的计算误差,误差大小与网络参数如权向量W F 、W S 以及阈值 H 、 O 有关。
误差反向传播的学习过程是将从输出层到输入层向后传播并修正相应网络参数的过程,学习的目标是使网络的总误差E 小于某一允许值。
权向量和阈值的修正采用梯度法,根据该法分别得到权向量和阈值的迭代式为:W(n+1)=- EW(n)+a W(n) (n+1)=- E(n)+a (n)(3)其中,W(n+1)=W(n+1)-W(n) (n+1)= (+1)- (n)(4)式中, 为网络学习率或学习因子, 为动力因子,用于克服数值振荡。
1.2 神经网络预警模型结构本文提出的神经网络预警系统模型结构由预警知识提取、预警信息库、报警系统和人机互动设备等4个子系统组成(图2)。
图2 神经网络预警模型结构预警知识提取:预警知识提取子系统由BP 神经网络学习算法来实现,通过对预警技术样本的学习,得到网络权值的分布和量值,完成预警知识的获取。
神经网络的学习算法见文献[1]。
预警信息库:预警信息库信息包含3个方面的内容: 预警的原始数据,属于未加工过的信息; 加工后的信息,即经过BP 神经网络算法演算实现后的信息,其中也包含B P 网络本身的知识,如层、结点等信息; 报警处理的逻辑规则。
预警信息库的信息由学习后获取的网络权值构成,库内信息在新的预警信息学习后,可不断更新权值的分布和量值。
预警信息库是预警信息的载体,也是报警部件的先导部件。
报警系统:神经网络报警系统设计成带有神经门处理器的BP 网络,这里BP 网络的作用是训练神经网络,获取报警知识;带神经门的BP 网络的作用是将输出转变为布尔离散量进行报警。
B P 网络输出层的每一个输出,联接着神经门的输入,神经门的输出是报警的输出。
神经门是人工神经网络中处理广泛信息的单元结构[2]。
一般的神经门结构是多输入单输出,神经门节点作用函数可以是线性函数、非线性函数、关系函数及各种函数的组合。
如果是单输入、单输出的神经门,则A B 。
这种单输入、单输出神经门,采用逻辑关系 if then else ,即:if y 1<y 1then 0else 1(5)式中,y 1是界定值,0<y1<1。
数据处理我们采用了正向推理方法,即在训练完成后的B P 网络上,将新的报警原始变量提交给输入层节点,按BP 网络和神经门处理器结构依次处理,最后输出报警状态[0,0, ,(1),0, ,],待判决的报警为第j 类品质。
报警系统是神经网络预警系统预警的核心组件,它把知识库中的网络权值分布和值域应用于新的预警数据,然后经过神经网络相关算法来实现,最终形成终端报警值。
人机互动设备:人机互动设备是为用户使用旅游安全预警信息系统提供的神经网络预警程序接口。