简介:摘要 本论文针对施工项目中模板用量的快速预估问题,提出了基于BP神经网络数学模型的研究方法。本研究采用了BP神经网络作为预测模型,并通过MATLAB工具进行模型的建立和优化。首先,收集了大量的施工项目数据,包括模板用量和与之相关的输入特征。然后,利用这些数据对BP神经网络进行训练,并通过调整网络参数以提高预测性能。
简介:摘要随着经济的不断发展,机动车辆的不断增加,机动车辆保险已经成为中国财产保险业务中最大的险种,但其居高不下的赔付率一直困扰着我国的财产保险公司,本文基于A公司的210组机动车辆索赔案件进行识别研究,运用相关性分析、多重共线性分析和显著性检验,还有Logistic回归和BP(BackPropagation)神经网络的方法对所有的索赔案件进行识别。对机动车辆保险欺诈识别过程得出改进和管理启示。