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AHP-CRITIC结合BP-ANN的归志方提取工艺优化研究
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作者 李月婷 魏祖英 +7 位作者 王腾腾 程超 谭颖 许一帆 霍滢滢 高家乐 刘洁 肖红斌 《分析测试学报》 北大核心 2025年第11期2256-2264,共9页
基于层次分析-指标相关性权重确定的组合加权法(AHP-CRITIC)结合反向传播人工神经网络(BPANN)仿真预测对归志方的提取工艺进行优化。AHP-CRITIC组合加权法确定人参皂苷Rg1、人参皂苷Re、人参皂苷Rb1、细叶远志皂苷、芍药苷、阿魏酸和出... 基于层次分析-指标相关性权重确定的组合加权法(AHP-CRITIC)结合反向传播人工神经网络(BPANN)仿真预测对归志方的提取工艺进行优化。AHP-CRITIC组合加权法确定人参皂苷Rg1、人参皂苷Re、人参皂苷Rb1、细叶远志皂苷、芍药苷、阿魏酸和出膏率的权重系数分别为0.1907、0.2175、0.2341、0.0894、0.1195、0.0875、0.0613,最佳提取工艺为加10倍量溶剂、每次2 h、提取3次。在此基础上,基于BPANN仿真模型预测与验证了该最佳工艺。进一步将AHP-CRITIC与BP-ANN进行联合分析,结果表明10倍量溶剂、每次1 h、提取2次与上述最佳工艺参数无统计学差异,即在此工艺下可以保证提取效果并节约能源,为后续归志方大生产提取工艺选择提供了参考。该文建立的AHP-CRITIC结合BP-ANN的综合试验方法为中药复方提取工艺的现代化研究提供了可靠的方法支撑。 展开更多
关键词 归志方 层次分析-指标相关性权重确定的组合加权法(AHP-CRITIC) 反向传播人工神经网络(BP-ann) 提取工艺 正交试验设计
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基于MLP-ANN的AUV航向自适应PID控制 被引量:1
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作者 张代雨 鲁昂奇 +2 位作者 鲍超明 刘镇玮 杨超翔 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第10期72-77,共6页
针对AUV在复杂环境下的非线性运动问题,提出一种基于多层感知器人工神经网络(MLP-ANN)的自适应PID控制方案用来实现AUV航向自适应控制。为解决PID固定增益在AUV复杂运动中不能保证高质量响应问题,通过构造人工神经网络模型,使用该模型... 针对AUV在复杂环境下的非线性运动问题,提出一种基于多层感知器人工神经网络(MLP-ANN)的自适应PID控制方案用来实现AUV航向自适应控制。为解决PID固定增益在AUV复杂运动中不能保证高质量响应问题,通过构造人工神经网络模型,使用该模型根据航行状态确定自适应PID控制器的参数变化趋势,并引入动量项在梯度下降法中计算得到更新的参数变化量,实现控制器参数自适应变化,通过Matlab仿真实验表明该方案的可行性。 展开更多
关键词 AUV MLP-ann 自适应 航向控制
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基于BP-ANN的人工渗滤系统去除总磷过程优化
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作者 刘元坤 曹塬琪 +2 位作者 于艾鑫 李星 郭晓天 《中国环境科学》 北大核心 2025年第6期3151-3160,共10页
本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,... 本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,P<0.0001,可较好的对TP的去除过程进行预测,接触时间为TP去除率最显著的参数,TP吸附过程中各因素的相对影响顺序为:接触时间>pH值>温度>初始浓度.采用BP-ANN模型进行优化,最佳网络结构为4-8-1.敏感性分析表明,影响TP去除率的因素依次为接触时间(34.05%)>pH值(28.67%)>温度(19.56%)>初始浓度(17.72%).基于BP-ANN模型,采用GA优化人工渗滤系统运行条件,对TP去除过程的优化结果为:接触时间为720.53min、初始浓度为2.75mg/L、温度为30.62℃、pH为5,达到最佳去除率(99.63%).试验验证分析表明,BP-ANN-GA较BBD-RSM的预测值与实验值相比拥有较高的R 2(0.9939)和较低的RSME(1.2851),说明该模型具有更好的预测能力,能更好的描述人工快速渗滤系统对TP的去除过程. 展开更多
关键词 BBD响应面法 反向传播人工神经网络 遗传算法 总磷 人工快速渗滤系统
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基于ANN-KF-BiLSTM的桥梁温度多步预测
4
作者 闫文佳 江鸥 +1 位作者 李鸿先 徐嘉璐 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期131-138,共8页
利用深度学习中学习特征能力较强的人工神经网络(ANN)模型和学习时间序列能力较强的双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型,辅以卡尔曼滤波(KF)对人工神经网络模型的结果进行动态调整,基于stacking集成策略融合ANN和BiLSTM模型,构建了一个既... 利用深度学习中学习特征能力较强的人工神经网络(ANN)模型和学习时间序列能力较强的双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型,辅以卡尔曼滤波(KF)对人工神经网络模型的结果进行动态调整,基于stacking集成策略融合ANN和BiLSTM模型,构建了一个既能利用气象温度又能记忆桥梁自身温度时间序列的ANN-KF-BiLSTM模型。以云南省某连续刚构桥的温度预测为例,验证了该模型的有效性。研究结果表明:ANN-KF-BiLSTM模型在桥梁温度多步预测中表现出明显优势,在预测时间步数小于96时,拟合程度超过0.89,在预测步数达到168时,平均拟合程度仍可达到约0.76;相较于基准模型,ANN-KF-BiLSTM模型拟合程度更高,预测稳定性更好。研究结果改善了当前利用深度学习模型预测桥梁温度集中于单步预测的状况,为桥梁温度的多步预测提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 桥梁工程 桥梁温度 双向长短期记忆网络 卡尔曼滤波 ann-KF-BiLSTM模型
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基于BBD和RSM/ANN-Pareto建模的微细粒锡石浮选试验优化
5
作者 张胜东 赵瑜 +2 位作者 王晓 童雄 谢贤 《中国有色金属学报》 北大核心 2025年第9期3216-3235,共20页
微细粒锡石浮选过程中多因素耦合效应复杂,传统单因素优化存在显著局限性。本文以云南某低品位微细粒锡石矿为研究对象,通过4因素3水平Box-Behnken试验设计(BBD),考察4种药剂用量对浮选指标的影响,基于BBD试验结果分别采用响应曲面法(R... 微细粒锡石浮选过程中多因素耦合效应复杂,传统单因素优化存在显著局限性。本文以云南某低品位微细粒锡石矿为研究对象,通过4因素3水平Box-Behnken试验设计(BBD),考察4种药剂用量对浮选指标的影响,基于BBD试验结果分别采用响应曲面法(RSM)和人工神经网络-帕累托优化算法(ANNPareto)实现建模优化。结果表明:ANN-Pareto在拟合精度和预测能力方面均显著优于RSM,RSM则在规律揭示方面更具优势。在闭路试验中,RSM优化取得锡品位6.81%、锡回收率69.06%的指标,ANNPareto优化取得锡品位7.04%、锡回收率73.12%的指标。相较于单因素条件试验,RSM和ANN-Pareto优化在保持锡品位基本不变的情况下分别获得2.26和6.34个百分点的锡回收率提升。BBD/RSM/ANN-Pareto耦合模型方法能有效整合试验设计、交互作用揭示与指标优化,可在微细粒锡石浮选优化中发挥显著作用。 展开更多
关键词 微细粒锡石浮选 BOX-BEHNKEN设计 响应曲面法 人工神经网络 PARETO优化
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煤层底板突水评价的新型实用方法Ⅴ:基于GIS的ANN型、证据权型、Logistic回归型脆弱性指数法的比较 被引量:84
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作者 武强 张波 +1 位作者 赵文德 刘守强 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期21-26,共6页
为解决煤层底板突水预测预报评价难题,在煤层底板突水主控指标体系和脆弱性指数法提出的基础上,以峰峰九龙矿煤层底板突水为研究对象,分别应用新提出的基于GIS的ANN型、证据权型、Logistic回归型脆弱性指数法对该矿煤层底板突水进行了... 为解决煤层底板突水预测预报评价难题,在煤层底板突水主控指标体系和脆弱性指数法提出的基础上,以峰峰九龙矿煤层底板突水为研究对象,分别应用新提出的基于GIS的ANN型、证据权型、Logistic回归型脆弱性指数法对该矿煤层底板突水进行了预测评价,并分别生成煤层底板突水脆弱性分区图,并对3种预测评价结果进行了详细对比和拟合分析,总结提出了3种预测评价方法的适用条件和他们各自的特点及优劣。 展开更多
关键词 煤层底板突水 脆弱性指数法 ann 证据权 加权逻辑回归
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基于GIS与ANN耦合技术的地裂缝灾情非线性模拟预测系统——以山西榆次地裂缝灾害为例 被引量:11
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作者 武强 陈珮珮 +2 位作者 董东林 孙卫东 魏迎春 《地震地质》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期249-257,共9页
现代地裂缝在世界许多国家普遍存在 ,已成为当今世界范围内的主要地质灾害之一。本文在详尽分析了山西榆次地裂缝的各个致灾因子的基础上 ,利用GIS技术建立了地质学意义上的专题层 ;然后采用人工神经网络技术构建出了地裂缝灾害活动性... 现代地裂缝在世界许多国家普遍存在 ,已成为当今世界范围内的主要地质灾害之一。本文在详尽分析了山西榆次地裂缝的各个致灾因子的基础上 ,利用GIS技术建立了地质学意义上的专题层 ;然后采用人工神经网络技术构建出了地裂缝灾害活动性的评价模型 ,并建立了地裂缝活动性的评价系统 ,对榆次地裂缝进行了灾害活动性评价 ,为榆次市城建和国土规划等部门的正确决策提供了重要的科学依据。 展开更多
关键词 GIS ann 山西 地裂缝 非线性模拟 多源信息复合叠加 人工神经网络 地理信息系统
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贵州省乌江流域土壤侵蚀模拟——基于GIS、RUSLE和ANN技术的研究 被引量:23
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作者 王尧 蔡运龙 潘懋 《中国地质》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1735-1747,共13页
本研究在GIS技术支撑下选择RUSLE模型作为基础模型,估算乌江流域20世纪80年代和90年代年均土壤侵蚀量,结合ANN技术,预测2001—2010年乌江流域的土壤侵蚀量,分析了该流域近30年来土壤侵蚀动态变化规律,以期为研究区土壤侵蚀防治工作提供... 本研究在GIS技术支撑下选择RUSLE模型作为基础模型,估算乌江流域20世纪80年代和90年代年均土壤侵蚀量,结合ANN技术,预测2001—2010年乌江流域的土壤侵蚀量,分析了该流域近30年来土壤侵蚀动态变化规律,以期为研究区土壤侵蚀防治工作提供理论依据。研究结果表明:应用RUSLE模型计算乌江流域年均土壤侵蚀模数,计算结果和以往土壤侵蚀调查估计的结果比较吻合,但由于RUSLE模型不计算重力侵蚀,因此计算结果仍与实测输沙模数有所出入。90年代潜在土壤侵蚀模数比80年代高,流域潜在土壤侵蚀呈增加趋势,其中三岔河流域和马蹄河/印江河流域年均潜在土壤侵蚀模数最高。3种主要土地覆被类型中,林地的土壤保持量最大,耕地次之,草地最少,这与非喀斯特地区在水土保持效果上通常林地>草地>旱地的结论有所不同。通过构建BP神经网络,预测得到乌江流域2001—2010年土壤侵蚀模数,结果显示,21世纪前10年,流域土壤侵蚀模数大幅降低,流域年均土壤侵蚀模数由90年代的23.13 t/(hm2·a)降低为1.01 t/(hm2·a)。三岔河流域的水土流失得到了控制,黔西、金沙、息烽、修文、贵阳、平坝、思南、石阡、沿河和松桃等县市应是"十二五"期间的水土流失重点治理对象。 展开更多
关键词 RUSLE ann 土壤侵蚀 乌江流域
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BP网络培训算法的改进及其ANN在催化精馏水解塔模拟中的应用 被引量:6
9
作者 赵之山 旷戈 +2 位作者 王良恩 赵素英 刘家祺 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 1998年第6期44-46,共3页
将人工神经网络法应用到催化精馏塔的模拟,并用逐批处理及非单调线性搜索等方法对标准BP算法进行改进。
关键词 BP算法 ann 催化 精馏 水解塔 模拟
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基于零序电流小波变换系数均方根值的故障选线ANN方法 被引量:10
10
作者 束洪春 段锐敏 +1 位作者 朱梦梦 黄文珍 《电力科学与技术学报》 CAS 2013年第1期17-24,共8页
配电网单相接地故障产生的高频信号可以用于接地故障选线.利用馈线零序电流特征频带(SFB),提出一种连续小波变换(CWT)系数的均方根(Root Mean Square,RMS)值与人工神经网络(ANN)相结合的故障选线方法.通过对各条馈线故障后5ms时零序电... 配电网单相接地故障产生的高频信号可以用于接地故障选线.利用馈线零序电流特征频带(SFB),提出一种连续小波变换(CWT)系数的均方根(Root Mean Square,RMS)值与人工神经网络(ANN)相结合的故障选线方法.通过对各条馈线故障后5ms时零序电流进行CWT变换,剔除工频信号,并根据能量和最大原则选出故障特征频带.将各条馈线特征频带上CWT系数的均方根值作为ANN选线的输入样本属性,故障馈线编号作为输出样本属性,构造智能选线网络.该方法不需要提出明确的故障选线判据,利用ANN非线性拟合和记忆功能进行故障选线.大量的实验仿真数据表明,该方法选线结果准确可靠. 展开更多
关键词 故障选线 特征频带 CWT RMS值 ann
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基于ANN技术的大型灌区节水改造后农田水环境预测 被引量:16
11
作者 陈亚新 屈忠义 高占义 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期1-5,共5页
为了研究大型灌区节水改造后区域农田水环境的变化及可能引起的环境负效应,该文以中国黄河河套灌区为案例,通过区域水盐动态的监测和多年水文、地下水资料的分析,以三个不同尺度下的试验区为研究对象,用人工神经网络技术中的BP、RBF模... 为了研究大型灌区节水改造后区域农田水环境的变化及可能引起的环境负效应,该文以中国黄河河套灌区为案例,通过区域水盐动态的监测和多年水文、地下水资料的分析,以三个不同尺度下的试验区为研究对象,用人工神经网络技术中的BP、RBF模型对农田地下水文和土壤水盐变化进行了系统预测,求得中国内蒙古河套灌区在未来不同节水水平下灌区地下水文、土壤水盐的变化趋势,并与传统的有限元数值法和水均衡法的结果进行了对比,得出的预测结果具有一定的合理性和一致性。说明人工神经网络技术在进行复杂系统的模拟预测中显示突出的优势,可获得较好预测效果,适合未来因子变化的区域趋势估计,提出了在气候干旱、土壤盐渍化灌区的科学引水量应存在一个适度的环境安全阀值,可以为大型灌区节水改造提供宏观管理决策依据。 展开更多
关键词 大型灌区 节水改造 农田水环境 预测 ann技术
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基于ANN耦合遗传算法的爆破方案选择方法 被引量:38
12
作者 崔铁军 马云东 白润才 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期64-68,共5页
为预防露天矿爆破引起的事故,基于安全和经济方面的考虑,对露天矿爆破方案进行优化选择,提出将人工神经网络(ANN)模型与遗传算法(GA)相耦合,从而进行爆破方案优化。研究露天矿爆破可能引起的2种主要危害形式:超爆和飞石,进而确定超爆深... 为预防露天矿爆破引起的事故,基于安全和经济方面的考虑,对露天矿爆破方案进行优化选择,提出将人工神经网络(ANN)模型与遗传算法(GA)相耦合,从而进行爆破方案优化。研究露天矿爆破可能引起的2种主要危害形式:超爆和飞石,进而确定超爆深度和飞石距离为爆破方案的被优化目标参数。另一方面,炮眼深、间距、装药深度、阻塞深度、单位炸药消耗量和钻孔率对超爆深度和飞石距离的影响是复杂的、非线性的,因而将其作为爆破方案的影响参数。分别用影响参数和目标参数作为ANN的输入值和输出值加以训练,训练后的ANN数据作为GA的适应度函数进行方案优化。结果表明:可找到符合工程实例数据的爆破方案集合,借助Pareto图,可得到相关参数的值最小(超瀑深度为0.6999m,飞石距离为27.3386m)的最优爆破方案。 展开更多
关键词 人工神经网络(ann) 遗传算法(GA) 适应度函数选择 采矿爆破 爆破方案选择
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基于ANN求导的DSFT中故障概率变化趋势研究 被引量:12
13
作者 崔铁军 李莎莎 +1 位作者 马云东 王来贵 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第2期449-452,共4页
为了在遇到不利工作环境之前,提前采取措施控制元件故障发生,提出基于ANN求导的元件故障概率变化趋势的确定方法。该方法可在不了解系统或元件构成和性质的情况下,仅利用实际故障监测数据分析不同工作环境下元件故障概率变化的趋势和程... 为了在遇到不利工作环境之前,提前采取措施控制元件故障发生,提出基于ANN求导的元件故障概率变化趋势的确定方法。该方法可在不了解系统或元件构成和性质的情况下,仅利用实际故障监测数据分析不同工作环境下元件故障概率变化的趋势和程度;同时该方法也充实了空间故障树(SFT)下的离散型空间故障树(DSFT)理论。给出了ANN求导法处理问题的理论基础和公式推导,结合了一个元件进行该方法的应用,最终得到了该元件的故障概率变化趋势,为实际生产中"先知先觉"的故障预防控制措施提供参考。 展开更多
关键词 安全系统工程 离散型空间故障树 故障概率变化趋势 ann求导
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基于网格法与ANN的县域喀斯特土地系统功能分区研究 被引量:11
14
作者 王德光 胡宝清 +1 位作者 饶映雪 李文慧 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2012年第2期131-136,共6页
喀斯特土地资源是一类独特的土地资源,只有统筹规划,合理分区才能保障喀斯特地区土地资源的可持续利用。选择都安典型喀斯特土地系统为研究对象,统筹区域土地经济、生态和社会发展功能的原理,以2009年相关分析数据构建自然资源、社会、... 喀斯特土地资源是一类独特的土地资源,只有统筹规划,合理分区才能保障喀斯特地区土地资源的可持续利用。选择都安典型喀斯特土地系统为研究对象,统筹区域土地经济、生态和社会发展功能的原理,以2009年相关分析数据构建自然资源、社会、经济类共16项评价指标。根据指标性质,运用效用函数进行标准化处理;然后运用网格法将都安县土地系统划分为313个网格单元,以ANN的BP模型进行系统功能分区评价,最后将结果反映在图上。结果显示:都安县喀斯特土地系统可分为生态环境恢复区、保护性开发区、生态经济协调区、人文建设区4个功能区域。据此可以保证喀斯特土地利用的合理方向,使都安县土地资源配置效率得到最大化并实现土地的可持续利用。该分区方法较为科学,反映的结果较为客观,可为其他喀斯特地区的土地利用活动提供参考,但在指标的选取方面还有待进一步完善。 展开更多
关键词 土地系统 功能分区 喀斯特 网格法 ann
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基于ANN的变电站电压和无功综合自动控制 被引量:56
15
作者 杨争林 孙雅明 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1999年第13期10-13,共4页
首次提出一种基于人工神经网络的无功预测和优化决策相结合的变电站电压和无功综合控制策略。根据电压发生变化的原因和变化趋势确定综合控制策略,该策略的有效性在于预测指导,将变压器分接头的调节次数降低到最少。仿真测试证明了预... 首次提出一种基于人工神经网络的无功预测和优化决策相结合的变电站电压和无功综合控制策略。根据电压发生变化的原因和变化趋势确定综合控制策略,该策略的有效性在于预测指导,将变压器分接头的调节次数降低到最少。仿真测试证明了预期的效果。在该系统中还构造了控制决策神经网络模型,可实现组合优化控制策略的灵活性。 展开更多
关键词 变电站 ann 电压 无功功率 自动控制 电力系统
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基于网格法与ANN的县域喀斯特土地可持续利用评价——以广西都安瑶族自治县为例 被引量:13
16
作者 苏广实 胡宝清 罗华艳 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2010年第4期262-268,共7页
探讨综合运用GIS、网格法和人工神经网络等技术和方法进行县域喀斯特土地可持续利用评价。以广西都安县为例,从资源环境、经济、社会等方面构建都安喀斯特土地可持续利用评价指标体系,利用2005年相关分析数据获取各指标数据;将都安县域... 探讨综合运用GIS、网格法和人工神经网络等技术和方法进行县域喀斯特土地可持续利用评价。以广西都安县为例,从资源环境、经济、社会等方面构建都安喀斯特土地可持续利用评价指标体系,利用2005年相关分析数据获取各指标数据;将都安县域划分成253个评价网格单元,按照网格单元指标数据提取原理获得的评价网格单元各评价指标数据,根据指标性质,运用效用函数进行标准化处理;最后,运用ANN的BP模型进行都安喀斯特土地可持续利用评价,绘制评价结果分布图。结果表明:构成都安喀斯特土地利用系统的资源环境、经济、社会等因素在空间分布上存在明显的差异性,其土地可持续利用亦呈现明显的空间差异性,在空间分布上可区分为:不可持续性、弱可持续性、中可持续性、较强可持性、强可持续性等5个等级,评价结果较为客观地反映了都安喀斯特土地可持续利用状况。 展开更多
关键词 网格法 ann 喀斯特 土地利用 可持续利用评价
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利用ANN法预估芳香族多硝基化合物的密度 被引量:7
17
作者 蔡弘华 田德余 +2 位作者 林振天 刘剑洪 洪伟良 《火炸药学报》 EI CAS CSCD 2007年第3期9-15,共7页
运用神经网络模型,采用误差反向传播算法,对一系列芳香族多硝基化合物的密度进行了预测。结果表明,芳香族多硝基化合物的密度与其分子结构存在良好的相关性,选用分子结构描述码作为输入特征参数能取得较高的预估精度,预测结果的相对误... 运用神经网络模型,采用误差反向传播算法,对一系列芳香族多硝基化合物的密度进行了预测。结果表明,芳香族多硝基化合物的密度与其分子结构存在良好的相关性,选用分子结构描述码作为输入特征参数能取得较高的预估精度,预测结果的相对误差一般在±10%以内。 展开更多
关键词 结构化学 人工神经网络(ann) 密度预估 芳香族多硝基化合物
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基于GIS和ANN技术的矿区复垦土地适宜性评价 被引量:35
18
作者 陈秋计 赵长胜 谢宏全 《金属矿山》 CAS 北大核心 2004年第3期52-55,61,共5页
提出了在地理信息系统(GIS)和人工神经网络(ANN)技术支持下,对矿区复垦土地的适宜性进行评价的一种新方法.阐述了复垦土地适宜性评价的原则及目前的发展现状,并提出了新方法的技术路线.最后结合某一复垦区,基于GIS平台,利用模糊技术和B... 提出了在地理信息系统(GIS)和人工神经网络(ANN)技术支持下,对矿区复垦土地的适宜性进行评价的一种新方法.阐述了复垦土地适宜性评价的原则及目前的发展现状,并提出了新方法的技术路线.最后结合某一复垦区,基于GIS平台,利用模糊技术和BP模型,对复垦为农业用地的适宜性进行了评价. 展开更多
关键词 GIS 人工神经网络 ann 地理信息系统 复垦
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电力系统短期负荷预测的共轭梯度ANN方法 被引量:10
19
作者 王民量 张伯明 夏清 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期34-36,共3页
针对传统BP学习算法的缺陷,提出了基于共轭梯度优化技术的ANN学习算法。ANN模型中考虑了温度、天气情况的影响,可进行工作日、一般休息日和节假日的预测。计算表明,该ANN模型和学习算法实用、有效。
关键词 电力系统 负荷预测 神经网络 ann算法
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ANN技术在地下水含水量预测建模中的研究与应用 被引量:3
20
作者 宋洪伟 刘继朝 +3 位作者 石建省 张翼龙 夏凡 苗青壮 《中国地质》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期1081-1086,共6页
将人工神经网络(ANN)技术引入到地下水含水量预测工作,以华北平原和河套平原为试验场,以若干已知钻孔为验证,采用激电和电阻率测深等地面物探方法获取视电阻率ρS、视极化率ηS、半衰时Th、衰减度D和偏离度σ等参数为输入神经元对单孔... 将人工神经网络(ANN)技术引入到地下水含水量预测工作,以华北平原和河套平原为试验场,以若干已知钻孔为验证,采用激电和电阻率测深等地面物探方法获取视电阻率ρS、视极化率ηS、半衰时Th、衰减度D和偏离度σ等参数为输入神经元对单孔单位涌水量建立人工神经网络预测模型。同时,为消除不同地区矿化度的影响,通过实验对比引入综合参数T",改良了输入神经元的配比。最终建立以半衰时Th、衰减度D、偏离度σ和综合参数T"为输入神经元的含水量预测模型,进一步提高了预测精度。通过检验,发现所建立的模型对平原地区进行含水量的定量预测有着较好的效果,为含水量预测工作研究与发展带来了新理念、打开了新思路。 展开更多
关键词 ann 涌水量 矿化度 偏离度 预测模型
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