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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BP-ANN与RBF-ANN的钢筋与混凝土黏结强度预测模型研究 被引量:4
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作者 李涛 刘喜 +1 位作者 李振军 赵小琴 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期112-118,共7页
为研究神经网络对钢筋与混凝土黏结强度的预测能力以及神经网络的输出性能,基于大量的试验数据,提出一种基于改进神经网络的变形钢筋与混凝土黏结强度预测模型,对混凝土结构的研究与实际工程应用均有着重要的意义。收集290组黏结锚固试... 为研究神经网络对钢筋与混凝土黏结强度的预测能力以及神经网络的输出性能,基于大量的试验数据,提出一种基于改进神经网络的变形钢筋与混凝土黏结强度预测模型,对混凝土结构的研究与实际工程应用均有着重要的意义。收集290组黏结锚固试验数据,引入基于反向传播人工神经网络(BP-ANN)与径向基函数神经网络(RBF-ANN)算法,揭示混凝土强度、保护层厚度、钢筋直径、锚固长度及配箍率对变形钢筋与混凝土黏结性能的影响规律,建立基于改进神经网络算法的钢筋与混凝土黏结强度预测模型。对比分析不同数据预处理方法和训练神经元个数对建议模型预测结果的影响,评估各经典模型与建议模型的预测精度和离散性,提出临界锚固长度计算公式。结果表明:BP-ANN预测值与试验值比值的均值、标准差及变异系数分别为1.009、0.188、0.86,其预测精度略高于RBF-ANN;建议模型能够更准确、更稳定地预测钢筋与混凝土的黏结强度,该方法为解决钢筋与混凝土黏结问题提供了新思路。 展开更多
关键词 钢筋混凝土 黏结强度 改进神经网络 影响参数 预测模型 黏结锚固试验 BP-ann RBF-ann
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深埋长大隧道地温预测的机器学习算法对比研究
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作者 周权 罗锋 +1 位作者 柴波 周爱国 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第1期137-147,共11页
地热对隧道施工、工程结构及运营安全等均有较大的危害,随着我国基础设施建设布局西移,隧道建设的地质条件愈发复杂,隧道埋深和长度不断增加,隧道施工期高温热害问题频发。针对传统地温预测方法中预测精度不高、数据运用不充分,单一机... 地热对隧道施工、工程结构及运营安全等均有较大的危害,随着我国基础设施建设布局西移,隧道建设的地质条件愈发复杂,隧道埋深和长度不断增加,隧道施工期高温热害问题频发。针对传统地温预测方法中预测精度不高、数据运用不充分,单一机器学习模型解译性差等问题,以A隧道为研究对象,将决策树(decision tree,DT)、支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)进行耦合,提出了基于DT-SVM-RF模型的深埋长大隧道地温预测方法。在分析隧道综合测井、地应力及岩石热物理试验、航空物探数据后,选取深度、声波波速等10个影响因子作为模型的输入,采用随机交叉验证和空间交叉验证对模型的鲁棒性、泛化能力进行检验,构建LASSO回归、随机森林、互信息3种回归模型,分析10个影响因子的特征重要性排序。结果表明:在测试集上多元线性回归、支持向量机、人工神经网络和决策树-支持向量机-随机森林(decision tree-support vector machinerandom forest,DT-SVM-RF)模型决定系数(R^(2))分别为0.76、0.91、0.88、0.93,均方误差MSE分别为17.64、6.25、8.46、5.20,DT-SVM-RF模型具有相对更优的预测性能,深度、岩石导温系数、岩石导热系数、最大水平主应力特征较为重要,说明DT-SVM-RF模型能有效地提高地温预测的准确率。研究结果可为类似隧道地温预测提供一种精度更高的可行新思路。 展开更多
关键词 隧道热害 隧道安全 多元线性回归 支持向量机(SVM) 随机森林(RF) 人工神经网络(ann) 特征选择
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基于CO浓度分布的桥梁电缆通道着火点位置辨识 被引量:1
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作者 董林杰 张任飞 +2 位作者 王军飛 王兴松 田梦倩 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第1期119-127,共9页
桥梁高压电缆通道火灾具有蔓延迅速且扑灭困难的特点,极易造成巨大的经济损失并对巡检人员的安全造成威胁,早期发现火灾位置对救援工作至关重要,因此研究桥梁箱梁高压电缆通道火灾初期的着火点位置智能辨识和预测问题具有重要意义。通过... 桥梁高压电缆通道火灾具有蔓延迅速且扑灭困难的特点,极易造成巨大的经济损失并对巡检人员的安全造成威胁,早期发现火灾位置对救援工作至关重要,因此研究桥梁箱梁高压电缆通道火灾初期的着火点位置智能辨识和预测问题具有重要意义。通过PyroSim分析软件建立了桥梁箱梁电缆通道火灾初期烟气蔓延的仿真模型,得到了CO气体扩散规律;设计并训练了用于数据分层和各层着火点位置辨识的人工神经网络(ANN)模型,基于仿真数据进行了着火点位置辨识实验;设计了着火点辨识系统并在模拟电缆通道中进行了现场测试。研究结果表明:(1)在基于仿真数据的着火点位置辨识实验中,本研究建立的着火点位置辨识ANN模型,在50 m电缆通道中针对单层电缆阴燃位置辨识的最大误差为0.98 m,最小误差为-0.32 m;针对三层电缆阴燃位置辨识的最大误差为1.53 m,最小误差为-1.26 m。(2)在着火点辨识系统现场测试实验中,着火点辨识的最大误差为0.68 m,最小误差为-0.27 m,该精度能够满足桥梁箱梁高压电缆通道火灾初期的着火点位置智能辨识和预测的需求。研究结果有望在实际应用中提高桥梁箱梁电缆通道火灾预警的准确性和及时性。 展开更多
关键词 高压电缆通道 CO浓度分布 人工神经网络(ann) 着火点辨识 PyroSim仿真 火灾预防
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基于ANN的煤层顶板导水断裂带高度预测 被引量:20
5
作者 马亚杰 李建民 +1 位作者 郭立稳 宋恩春 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期926-929,共4页
为预测煤矿顶板导水断裂带的最大高度,分析了顶板导水断裂带发育的影响因素,提取了10个指标形成裂高预测指标体系,并收集整理了近10 a来我国24项裂高观测数据,建立了样本数据库.基于BP人工神经网络的理论及方法,建立了煤层开采工作面顶... 为预测煤矿顶板导水断裂带的最大高度,分析了顶板导水断裂带发育的影响因素,提取了10个指标形成裂高预测指标体系,并收集整理了近10 a来我国24项裂高观测数据,建立了样本数据库.基于BP人工神经网络的理论及方法,建立了煤层开采工作面顶板导水断裂带高度预测模型,模型检验成功.依据计算权值,分析了各指标对裂高的影响程度,提出工作面倾斜长度、埋深对裂高影响较大并加以解释. 展开更多
关键词 人工神经网络 导水断裂带高度 预测
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基于AHP和ANN的网络安全综合评价方法研究 被引量:30
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作者 许福永 申健 李剑英 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第29期127-129,共3页
网络安全评价是一项复杂的系统工程。论文采用层次分析法(AHP),对影响网络安全的各种因素进行了深入研究,确立了网络安全综合评价指标体系,提出了人工神经网络(ANN)安全评价模型,为全面评价计算机网络安全状况提供了新的思路和方法。
关键词 网络安全 安全评价 层次分析法 人工神经网络
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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
7
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GA-ANN改进的空气质量预测模型 被引量:20
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作者 赵宏 刘爱霞 +1 位作者 王恺 白志鹏 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1276-1281,共6页
基于人工神经网络的空气质量预测模型优于传统的逐步回归模型,但由于性能差异不明显而较少在空气质量预报中应用.设计了将遗传算法和神经网络算法相结合的基于GA-ANN的空气质量预测模型,并利用天津市2003—2007年气象和污染物监测资料... 基于人工神经网络的空气质量预测模型优于传统的逐步回归模型,但由于性能差异不明显而较少在空气质量预报中应用.设计了将遗传算法和神经网络算法相结合的基于GA-ANN的空气质量预测模型,并利用天津市2003—2007年气象和污染物监测资料对该模型进行验证.对2007年全年的ρ(SO2),ρ(NO2)和ρ(PM10)进行预测,预测值与实测值的相关系数分别为0.899 6,0.828 3和0.600 0.与一般的人工神经网络预测模型相比较,GA-ANN模型将空气质量等级预报的准确率从77.57%提高到79.67%.GA-ANN模型可结合其他方法进行日常空气质量预报. 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 空气质量预测 空气污染指数
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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
9
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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SVM和ANN在多光谱遥感影像分类中的比较研究 被引量:18
10
作者 李颖 李耀辉 +1 位作者 王金鑫 张成才 《海洋测绘》 CSCD 2016年第5期19-22,共4页
首先利用支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)对Landsat 8 OLI多光谱影像进行基于光谱信息的土地利用监督分类;然后,对多波段进行主成分变换,提取第一主成分的主要纹理信息,与光谱信息一起进行融合光谱和纹理信息的SVM和ANN影像监督分... 首先利用支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)对Landsat 8 OLI多光谱影像进行基于光谱信息的土地利用监督分类;然后,对多波段进行主成分变换,提取第一主成分的主要纹理信息,与光谱信息一起进行融合光谱和纹理信息的SVM和ANN影像监督分类。对比分析发现:对中原地区,SVM是Landsat 8多光谱遥感影像分类的较优方法,尤其适用于农业用地信息提取;光谱分类即可达到较高精度,纹理信息对提高分类精度的作用十分有限。 展开更多
关键词 多光谱遥感 影像分类 支持向量机 人工神经网络 纹理
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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
11
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SLR-ANN的地应力场三维智能反演方法研究 被引量:16
12
作者 张社荣 胡安奎 +1 位作者 王超 彭振辉 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期2737-2745,共9页
基于黄登引水发电系统区域地应力实测结果及建立的三维数值仿真计算模型,揭示了工程所在区域的三维地应力场分布特征,为地下工程的开挖加固设计提供更加准确的基础资料。分别采用传统多元线性回归方法、人工神经网络方法与考虑地质历史... 基于黄登引水发电系统区域地应力实测结果及建立的三维数值仿真计算模型,揭示了工程所在区域的三维地应力场分布特征,为地下工程的开挖加固设计提供更加准确的基础资料。分别采用传统多元线性回归方法、人工神经网络方法与考虑地质历史过程的基于逐步回归原理耦合人工神经网络(SLR-ANN)的非线性智能方法获得黄登水电站厂址区域的地应力场,再将地应力的实测值与反演数值解进行对比。结果表明:3种方法下反演所得引水发电系统区域内三维地应力场均与实测结果相一致,表明3种方法较为真实地模拟了整个地下洞室群区域三维地应力场的分布规律及特征。但采用SLR-ANN二次智能反演方法进行地应力反演,模拟效果更加接近监测值,且因减少了反演参数的个数而大幅度地提高了反演效率,可将反演计算结果应用于后续洞室开挖及锚固仿真分析中。 展开更多
关键词 水利水电工程 地应力场 逐步回归 人工神经网络 二次反演分析
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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
13
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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环境空气SO_2和NO_2浓度的GA_ANN预测模型研究 被引量:7
14
作者 赵宏 刘爱霞 +1 位作者 王恺 白志鹏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第8期199-201,213,共4页
空气中污染物浓度的预测是一个复杂的非线性问题。国内外的研究表明神经网络能够比回归模型更好地预报空气污染物。设计并实现了将用于选择最优预报因子的遗传算法和神经网络算法相结合的GA_ANN空气质量预测模型,利用某市2003~2006年... 空气中污染物浓度的预测是一个复杂的非线性问题。国内外的研究表明神经网络能够比回归模型更好地预报空气污染物。设计并实现了将用于选择最优预报因子的遗传算法和神经网络算法相结合的GA_ANN空气质量预测模型,利用某市2003~2006年的数据建立神经网络空气质量预测模型,对该市2007年全年SO2和NO2的预测实验表明,GA_ANN模型比单纯的神经网络模型具有更高的预报精度。 展开更多
关键词 遗传算法 人工神经网络 空气质量预测
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基于GIS与ANN的金川二矿地表移动预测 被引量:4
15
作者 邓清海 马凤山 +1 位作者 袁仁茂 张丽萍 《金属矿山》 CAS 北大核心 2009年第12期93-98,共6页
利用金川二矿区多年的GPS监测数据,探讨了GIS与人工神经网络技术相结合进行地表移动定量预测的方法和思路。借助Avenue语言,实现了在GIS平台下进行地表移动神经网络预测的整个过程,包括样本设计、网络设计与训练、网络测试与网络预测等... 利用金川二矿区多年的GPS监测数据,探讨了GIS与人工神经网络技术相结合进行地表移动定量预测的方法和思路。借助Avenue语言,实现了在GIS平台下进行地表移动神经网络预测的整个过程,包括样本设计、网络设计与训练、网络测试与网络预测等;其中,数据处理、测试结果对比和预测结果分析由GIS软件完成,采用VB调用Matlab6.5实现Elman神经网络预测模型,并通过Avenue编程将其集成到GIS系统中。研究结果表明,利用GIS支持下的神经网络模型对地表移动进行预测,具有理论上的可行性和现实意义,说明GIS和人工神经网络技术在开采沉陷预计领域中具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 地表移动 预测 地理信息系统 人工神经网络
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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
16
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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基于ANN和单个三轴加速度传感器的汽车运动姿态测量 被引量:12
17
作者 吴黎明 张力锴 李怡凡 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期923-927,共5页
汽车车身姿态测量一直是汽车技术的关键一环。提出了一种无陀螺实时车身姿态测量方案,利用单个三轴加速度传感器通过BP人工神经网络(ANN)映射出实时车身姿态。方案巧妙地根据汽车行驶的特性作出物理模型以及算法的精简,利用神经网络的... 汽车车身姿态测量一直是汽车技术的关键一环。提出了一种无陀螺实时车身姿态测量方案,利用单个三轴加速度传感器通过BP人工神经网络(ANN)映射出实时车身姿态。方案巧妙地根据汽车行驶的特性作出物理模型以及算法的精简,利用神经网络的非线性函数学习和泛化推理能力,对输入的三轴加速度值进行惯性有害分量滤除和系统误差补偿然后映射输出姿态角。最后给出了实测实验数据,表明系统满足精度和实时性要求。设计利用神经网络高度并行处理的特性以及对不确定问题的解决能力实现用最小的硬件开销取得良好的实时姿态检测效果。 展开更多
关键词 神经网络 运动姿态 三轴加速度
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基于ANN的岩土体热阻系数预测模型研究 被引量:6
18
作者 张涛 王才进 +1 位作者 刘松玉 段隆臣 《建筑材料学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期381-391,共11页
为准确预测土体热阻系数,通过室内热探针测试与数据分析,简要分析了含水量、干密度、矿物成分和颗粒形态等因素对土体热传导特性的影响,利用人工神经网络(ANN)技术,建立了计算土体热阻系数的预测模型,并与传统经验关系模型进行对比,明... 为准确预测土体热阻系数,通过室内热探针测试与数据分析,简要分析了含水量、干密度、矿物成分和颗粒形态等因素对土体热传导特性的影响,利用人工神经网络(ANN)技术,建立了计算土体热阻系数的预测模型,并与传统经验关系模型进行对比,明确所提计算模型的可靠性与优越性.结果表明:土体传热性能受众多因素影响,其热阻系数难以准确估算,基于ANN的计算模型可以较好地解决这一问题;以含水量和干密度为输入参数的单个模型适用于特定类型土体,而4个输入参数(含水量、干密度、黏粒含量和石英含量)的广义模型不受此限制,增加相关输入参数可有效保证模型计算结果的精确度;单个模型和广义模型的计算结果与实测结果吻合良好,预测能力均显著优于传统经验关系模型;对于工程性质差异显著、沉积环境复杂的不同类型土体,建议优先选用广义模型来估算其热阻系数. 展开更多
关键词 岩土材料 热阻系数 人工神经网络 预测模型 经验公式
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基于ANN-CA模型的黄土小流域正负地形演化模拟 被引量:7
19
作者 张芳 汤国安 +1 位作者 曹敏 阳建逸 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期28-31,F0002,共5页
黄土高原正负地形的不同组合特征反映了黄土地貌的发育程度,黄土小流域正负地形的演化则是黄土高原地貌形态发育的缩影。该文采用地理元胞自动机的建模方法,对室内黄土小流域正负地形的演化过程进行建模与模拟。实验通过多次训练神经网... 黄土高原正负地形的不同组合特征反映了黄土地貌的发育程度,黄土小流域正负地形的演化则是黄土高原地貌形态发育的缩影。该文采用地理元胞自动机的建模方法,对室内黄土小流域正负地形的演化过程进行建模与模拟。实验通过多次训练神经网络,自动获取转换规则,简化了构建元胞自动机模型的难度,同时,模拟的结果总精度达88.5%。研究表明,该方法可以反映黄土小流域正负地形演化过程中其沟谷扩张、沟头向前以及黄土陷穴的发育特点,对黄土高原地貌发育研究具有重要意义和可鉴性。 展开更多
关键词 元胞自动机(CA) 人工神经网络(ann) 地形演化 黄土小流域
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基于GIS与ANN的土地转化模型在城市空间扩展研究中的应用--以北京市为例 被引量:19
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作者 徐颖 吕斌 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期262-270,共9页
结合GIS强大的空间分析功能与人工神经网络(ANN)处理非线性适应性信息的独特能力建立一种土地转化模型(land transformation model,LTM),用以定量分析城市土地扩展与社会、政策、环境等因子之间关系,并基于此对城市空间扩展的动态进行... 结合GIS强大的空间分析功能与人工神经网络(ANN)处理非线性适应性信息的独特能力建立一种土地转化模型(land transformation model,LTM),用以定量分析城市土地扩展与社会、政策、环境等因子之间关系,并基于此对城市空间扩展的动态进行模拟与预测。LTM模型的运行主要分为3步:因子选取与数据预处理;建立人工神经网络并输入数据对其进行训练与仿真;应用PID法对人工神经网络的输出进行分析,同时在GIS平台上模拟出城市扩展的动态分布。选取相应的影响因子并运用该模型对北京市的城市扩展进行实证模拟检验与预测,结果表明此LTM模型确实提供了一种定量分析和预测城市空间扩展的方法,能够为城市规划与城市发展政策的制定提供重要的科学参考。 展开更多
关键词 城市空间扩展 土地转化模型(LTM) GIS 人工神经网络(ann)
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