水产品出口贸易在我国农产品对外贸易中占有重要地位,然而中美贸易摩擦已经在一定程度上影响到我国水产品的出口。文章以水产品出口额增长率作为警情指标,通过时差相关分析和均数原则分别确定警兆指标和警情区间,构建了我国水产品出口贸易风险预警指标体系。根据各警兆指标的特点采用ARIMA模型、线性回归等方法对警兆指标进行预测,将所得预测值同历史数据相结合,建立双隐层3层BP神经网络。在此基础上对我国水产品未来风险进行了系统预警,并将预测值和实际值对比,得出预测值准确性良好,未来3年我国水产品出口贸易将面临较大的风险,出口额持续下跌,需做重度防范。最后针对预警结果提出了促进水产品出口结构转型和质量标准体系建设,逐步扩大水产品国内销售市场并培育多元化国际新兴市场,政府要积极协助,水产行业和协会要强化自身作用等建议。

牵引变流器是电力机车电能转换的关键设备，不仅承担着牵引变流的重要任务，还确保电力机车主电路的稳定运行。本文以HXD1牵引变流器为研究对象，深入分析了牵引变流器的故障特征，通过db3小波变换对变流器输出电压进行变换，成功提取了故障特征信息，对传统的BP神经网络进行了针对性改进，并结合变流器的故障特征构建了诊断模型。经过验证，该模型展现出了良好的诊断性能，为电力机车的故障诊断提供了有效的新方法。

为探究固化剂种类、掺量水平以及养护龄期对废弃固化土强度特性的影响，通过BP神经网络技术建立了6个输入节点、1个输出节点的单隐含层BP模型，计算各材料掺量和龄期对固化土强度的权重贡献和权重贡献率，对不同固化剂掺量和养护龄期下固化土的抗压强度值进行预测，并与实测结果进行对比分析。结果表明：预测值和实测值相关性较高，表明该模型有较高的拟合度，性能优异；养护龄期对固化土强度影响最大，固化材料种类对抗压强度影响从大到小依次是：水泥、粉煤灰、无水氯化钙、萘系减水剂、聚乙烯醇纤维。

乳腺癌的早期诊断和治疗是提高患者生存率的关键。为探索诊断和治疗乳腺癌的新思路，本文以乳腺癌数据集为研究对象，提出一种基于BP神经网络的乳腺癌分类预测模型。结果显示，结合BP神经网络能够较好地解决非线性的映射问题，BP神经网络模型在乳腺癌分类任务上具有较高的准确性和鲁棒性，为乳腺癌的分类、预测问题提供了建设性的依据。

本文首先结合道路状况和驾驶系统条件改进了标准NaSch模型，求解得出交通流特征；其次利用BP神经网络对交通状况指标进行拟合回归；然后通过启发式算法对人工干预参数寻优；最后基于云模型对自动驾驶系统进行整体评估，并据此对人工干预的运作模式提出了合理建议。对于车辆，最优干预频率为16.3%，需较频繁地切换至手动模式以保证安全；对于驾驶员，需保持小于0.5s的平均反应时间，以避免事故率上升；对于交管部门，现阶段应重点缓解交通流量并简化事故处理。

工业过程控制中，PID调节作为重要的控制手段，取得了令人满意的效果。为了进一步达到更好的控制效果，在传统PID控制模型上，利用神经网络的自主学习的特性，建立了新型的BP-PID控制模型，优点在于无需手动设定，即可完成PID参数的整定。本文通过MATLAB软件，用可视化工具Simulink设计的温度控制模型，证明了结果可行。本文给出了设计思路，并通过仿真进行了验证。为实际生产中，温度控制系统设计提供了新的思路。

为尽可能早停运盘车开展汽轮机检修工作，本研究采用BP神经网络算法分析汽轮机降功率时和打闸后相关的数据，建立汽轮机高压汽缸金属+保温的降温预测模型。分析表明，综合考虑金属温度和Nu数，维持80MW和50MW功率平台分别6000s和3000s，可有效降低HP金属温度，高压汽缸金属温度接近140℃，达到强迫冷却的最低温度；在盘车自然对流冷却期间，BP神经网络算法预测不同环境温度下的高压汽缸降温速率，确定汽缸开缸时间。有利于汽轮机检修工作的精准准备，有效开展。

产品质量预测和控制是制造产业重要工序之一，也是正确评判一个企业发展实力和潜力重要指标。通过BP神经网络技术，对产品质量预测与控制相关方式以及应用情况进行了分析，并对其适用范围做出相关探讨，希望为相关工业企业产品生产和质量控制有所参考。

自动扶梯是人们在大型商场和高铁站经常见到的通行设备，其能给人们带来一定的便利，还能节省人们的体力。但是自动扶梯所产生的能耗较大，不利于环境保护，因此应使用相关技术来预测自动扶梯的能耗，根据结果寻找恰当的方式降低能耗。本文将会对面向BP神经网络下自动扶梯能耗的预测方法进行分析。

劳动教育是我国高等教育质量提升的时代逻辑与发展要义，质量评价对劳动教育发展有着重要意义。本文基于“EBAIS”层次闭环，从劳动背景、劳动行为、劳动能力、劳动定位和劳动精神5个方面明确18个观测点，系统、科学地构建大学生劳动教育质量评价体系。利用AHP层次分析法确定指标权重数据，采用BP神经网络模型对样本数据进行学习与分析，完成了指标体系精度验证及优化。结果表明，该体系能对大学生劳动教育质量进行合理评价，能够有效避免主观随机性的影响，提高评价准确度，获得较好的评价结果。

由于电力营销管理系统中产生的数据量巨大，类型繁多，因此用户使用起来就极为不便，就需要一种新型计算方法来处理这些问题。传统的数理统计方法难以满足用户的需要，需要引用新型的数据管理办法实现电力营销管理系统的统一管理、智能存储、数据处理、数据分析、数据可视化等应用，有助于用户提高电力营销管理系统大数据的处理能力。

通过对交通事故影响因素及相关性分析，筛选出主要影响交通事故死亡人数的影响指标为GDP、人口数、机动车驾驶人数、公路里程、公路旅客周转量、公路货运量、公路货运周转量，利用GM（1，1）、BP神经网络分别对1998-2017年交通事故死亡人数进行拟合，GM（1，1）、BP神经网络拟合平均误差分别为9.22%，1.95%，由此说明BP神经网络拟合效果优于GM（1，1），利用GM（1，1）、BP神经网络模型分别对2018-2019年交通事故死亡人数进行预测，GM（1，1）预测2018-2019年交通事故死亡人数分别为5.2、4.7万人，BP神经网络预测2018-2019年交通事故死亡人数皆为6.0万人，GM（1，1）、BP神经网络预测平均误差分别为21.4%、4.8%，由此说明BP神经网络预测结果更加准确，该预测方法、结果为交通部门管理工作提供参考，实现交通事故向预防性转变。

轨道交通发展较快，轴承作为最重要的零件之一，其性能直接关系到铁路交通的运营效率。尽管轴承的制作工艺已经很成熟，但是在恶劣的工作环境下，还是不可避免的会发生故障，因此，轴承故障诊断系统的研究就显得尤为重要，本文利用BP神经网络进行故障类型识别，通过小波变换，选取合适的小波基函数进行信号的降噪处理，来对故障轴承的振动信号进行识别并判断故障类型。

为评价淮河流域水质，以淮河流域部分断面采集点的十年水文数据为基础，取其中四项水质因子用附加动量法的BP神经网络算法，建立BP评价模型，从而对淮河流域水质进行准确评价。结果表明：基于附加动量法BP神经网络法的评价模型拟合度较好，网络模型迭代次数减少，提高了算法模型的运行速度,在12个水文采集点随机选取100组数据，90％的评价结果与实际结果相同，采用ＢＰ神经网络对研究区水质进行综合评价具有较强的适用性和可靠性。

随着社会的不断进步和经济的快速发展，作为现代化工业基础的旋转机械设备被广泛的应用于各行各业。滚动轴承作为旋转机械的关键部件，对其运转状况进行长期的状态监测，能够及时且准确地进行故障诊断是十分有必要且有意义的事情。在早期滚动柱式轴承设备故障类型诊断中,信息的分析采集对早期机械设备运行的故障状态类型变化判断起着重要的技术桥梁支撑作用,获取准确的早期故障类型特征消号信息,是早期故障设备类型特征识别、故障类型分类以及设备寿命风险预测不可或缺的一个前期工作。所以,合理的提供故障信息是减少恶性事件发生率和提升企业制造效率的最有效手段。

为做好装备故障提前预测，有效提升装备保障效益，本文精准定位基层部队的装备故障预测需求，提出了一种基于历史数据驱动的ARMA-BP组合预测模型。该模型针对时间积累的故障数据的复杂相关性，先采用ARMA模型预测原始序列的线性部分，再运用BP神经网络模型预测非线性部分，最后将两者结果有机结合。再以某单位故障数据为实例，通过单一ARMA模型和ARMA-BP组合模型预测结果对比，表明ARMA-BP组合模型的预测精度更高。