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基于径流特性的BP神经网络模型在中长期来水预报中的应用——以天津市于桥水库为例
1
作者 付佳祥 孙甲岚 +3 位作者 李匡 黄颖 冯晓乐 梁雅琪 《中国防汛抗旱》 2025年第2期19-23,共5页
中长期径流预报是实施有效的流域水资源调度和科学管理的关键,预报因子筛选对于提高预报精度具有十分重要的意义。选用天津市于桥水库作为预报对象,对其实测径流过程进行分析,基于径流特性划分枯水期和丰水期,枯水期分为11月至翌年2月、... 中长期径流预报是实施有效的流域水资源调度和科学管理的关键,预报因子筛选对于提高预报精度具有十分重要的意义。选用天津市于桥水库作为预报对象,对其实测径流过程进行分析,基于径流特性划分枯水期和丰水期,枯水期分为11月至翌年2月、3—6月两个时段,丰水期为7—10月,确定出影响于桥水库断面流量过程的影响因子,采用BP神经网络模型进行分段预报,并对全年径流整体进行预报与其对比。以1999—2020年逐月数据进行训练,以2021—2023年整体成果进行验证,结果显示划分枯水期和丰水期进行分段预报的决定系数(R2)较全年计算提高0.31,平均绝对百分比误差(MAPE)、优化了25.41%,相对误差(RE)降低了19.32%;2021年、2022年分段计算预报RE分别较全年计算降低了24.96%、16.30%,但2023年增加了6.38%。基于径流特性划分枯水期和丰水期进行分段预报的来水成果优于全年预报,能为流域水资源精细化调度及科学管理提供数据基础。 展开更多
关键词 径流特性 中长期来水预报 bp神经网络 于桥水库 天津市
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基于GA-BP神经网络模型城市河道水位预报研究 被引量：1
2
作者 蒋双林 王超 +1 位作者 陈阳 廖卫红 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期109-116,共8页
城市内河水位预报对城市内涝风险管理具有重要意义。传统数值模拟模型计算效率较低,且无法实时计算。针对以上问题,提出一种基于Gaussian函数改进BP神经网络的河道水位预报模型,解决了BP神经网络模型预报精度低、在误差平坦区收敛速度... 城市内河水位预报对城市内涝风险管理具有重要意义。传统数值模拟模型计算效率较低,且无法实时计算。针对以上问题,提出一种基于Gaussian函数改进BP神经网络的河道水位预报模型,解决了BP神经网络模型预报精度低、在误差平坦区收敛速度慢的问题。该方法利用Gaussian函数改进BP神经网络梯度下降算法,针对模型不同权重与阈值设定不同学习率,对各参数进行针对性优化,能够有效加速BP神经网络模型训练效率;针对模型在误差平坦区收敛速度慢的问题,通过Gaussian函数增大梯度下降算法在误差平坦区的学习率,控制梯度下降算法在误差较大时的学习率,能够有效加速BP神经网络模型在误差平坦区的收敛速度。以福州市晋安区6个河道水位测站为研究对象,构建GABP神经网络河道水位预报模型进行城市内河水位预报,并探讨不同降雨输入形式对河道水位预报精度的影响。结果表明:GA-BP神经网络能够有效提升BP神经网络在误差平坦区的收敛速度与模型预报精度,试验集预报纳什效率系数(NSE)均在0.8以上,能够将预报峰值水位相对误差控制在5%以内,其中降雨以小时降雨量形式输入能够将预报NSE提升至0.9以上。研究表明采用Gaussian函数改进BP神经网络模型能够有效提升模型预报精度,对提升城市河道水位预报具有重要意义。 展开更多
关键词 Gaussian函数 bp神经网络 小时降雨量 水位预报
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基于CIWOA-BP和灰色置信区间的银川市需水量预测模型 被引量：2
3
作者 南宏业 李翠梅 +2 位作者 王浩 何岩 周焯 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第1期75-78,共4页
需水量预测是水资源科学配置和调度的基础,为提高其合理性,针对需水量变化的波动、不确定性特点,提出一种改进鲸鱼算法(CIWOA)优化BP神经网络与灰色置信区间估计相结合的需水量区间预测模型。利用灰色关联分析筛选需水量影响因子,输入CU... 需水量预测是水资源科学配置和调度的基础,为提高其合理性,针对需水量变化的波动、不确定性特点,提出一种改进鲸鱼算法(CIWOA)优化BP神经网络与灰色置信区间估计相结合的需水量区间预测模型。利用灰色关联分析筛选需水量影响因子,输入CUBIC混沌映射和自适应权重改进的鲸鱼算法优化BP模型(CIWOA-BP),结合灰色置信区间估计建立组合区间预测模型,对银川市需水量进行模拟预测。结果表明:CIWOA-BP模型预测精度高于普通鲸鱼算法优化BP模型(WOA-BP)、遗传算法优化BP模型(GA-BP);CIWOA-BP模型与灰色置信区间的组合模型优于其与BOOTSTRAP区间估计组合,在置信度90%时需水量区间预测合理、可靠。 展开更多
关键词 鲸鱼算法 bp神经网络 灰色置信区间 需水量预测 银川市
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基于SARIMA-BP组合模型的家具订单需求量预测方法研究
4
作者 何金婷 陈星艳 +5 位作者 陶涛 戴向东 黄艳丽 欧阳周洲 吕宙 詹秀丽 《家具与室内装饰》 北大核心 2024年第2期26-30,共5页
对定制家具的生产需求进行精准预测,有助于家具企业进行有效的决策,包括提前制定生产计划、提前规划生产资源等,以期合理分配现有的生产资源并根据预测结果合理储备资源。本文以A企业家具的产品订单需求量为研究对象,分析其需求影响因素... 对定制家具的生产需求进行精准预测,有助于家具企业进行有效的决策,包括提前制定生产计划、提前规划生产资源等,以期合理分配现有的生产资源并根据预测结果合理储备资源。本文以A企业家具的产品订单需求量为研究对象,分析其需求影响因素,在建立SARIMA模型及BP神经网络预测模型的基础上,建立SARIMABP组合算法的需求预测模型,并选用实际数据,验证所构建的需求预测模型的有效性,结果表明本文提出的预测模型与方法对企业精准预测订单需求量具有较大的应用价值。 展开更多
关键词 家具订单需求预测 bp神经网络 SARIMA模型 需求预测模型
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基于灰色GM-BP神经网络组合模型的中国镍原矿多情景需求预测 被引量：3
5
作者 周文潇 詹成 +2 位作者 张周益 阮晟哲 成金华 《资源与产业》 2024年第2期53-66,共14页
2016年我国颁布《全国矿产资源规划(2016—2020年)》,首次将镍列为战略性矿产资源。我国是全球最大的镍消费国,但镍资源储量少,对外依存度高,科学预测镍原矿需求量对保障镍矿产业链与供应链安全具有重要的现实意义。从需求侧出发,利用... 2016年我国颁布《全国矿产资源规划(2016—2020年)》,首次将镍列为战略性矿产资源。我国是全球最大的镍消费国,但镍资源储量少,对外依存度高,科学预测镍原矿需求量对保障镍矿产业链与供应链安全具有重要的现实意义。从需求侧出发,利用灰色关联度法选取中国不锈钢产量、人均GDP、电镀行业市场规模、城镇化率、产业结构、新能源汽车产量作为镍原矿需求情景预测的驱动变量,再在灰色GM(1,1)模型预测基础上,与BP神经网络算法相结合,构建基于残差优化的GM-BP组合模型,对2025—2035年中国镍原矿需求展开多情景预测。研究结果表明:组合模型实现了对小样本非线性时间序列数据的有效预测,且比GM(1,1)模型拟合误差更小,预测精度更高;根据组合模型,2025年、2030年、2035年我国镍原矿多情景需求均值分别为182.22万t、272.08万t、395.17万t,“十四五”“十五五”“十六五”期间需求年均增长4.26%、10.54%、9.78%。镍原矿需求呈稳定上升态势,镍矿供需矛盾将进一步加剧,我国必须提高镍供应能力,降低对进口镍的依赖程度。对此,提出如下政策建议:1)推进国内不锈钢产业的转型升级,优化生产工艺和产品结构,推广新型合金材料的应用;2)加大对镍矿勘探和开发的支持力度,如鼓励矿业企业技术创新,提高勘探效率和精度,同时积极推动国际合作,吸引国外先进技术、设备进入国内市场;3)促进进口多元化,与多个供应国建立合作关系,鼓励国内企业参与海外镍矿项目。 展开更多
关键词 GM-bp模型 bp神经网络 镍原矿需求 情景预测
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改进SSA优化的BP神经网络交通量预测模型 被引量：4
6
作者 陈亮 郝祎纯 +1 位作者 李巧茹 丁景轩 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期94-101,共8页
为更加准确地进行交通量预测,针对传统的BP神经网络随机赋值、收敛速度慢等问题,提出了改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的BP神经网络预测模型。该模型结合SSA位置更新原理和鸡群优化算法中公鸡位置更新方法对麻雀... 为更加准确地进行交通量预测,针对传统的BP神经网络随机赋值、收敛速度慢等问题,提出了改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的BP神经网络预测模型。该模型结合SSA位置更新原理和鸡群优化算法中公鸡位置更新方法对麻雀搜索算法进行改进,在避免算法陷入局部最优和位置更新无效的同时有效地提高了算法的收敛速度。利用改进麻雀搜索算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优赋值,得到了改进SSA-BP神经网络预测模型。利用交通量数据,对LSTM神经网络、BP神经网络、SSA-BP神经网络和改进SSA-BP神经网络4种预测模型进行训练和测试,以MAE、MAPE、MSE、RMSE和EC 5个指标对预测结果进行对比分析。结果表明:BP神经网络优于LSTM神经网络,且麻雀搜索算法优化BP神经网络预测模型相较于BP神经网络预测模型MAE降低了0.28 veh/(3 min)、MAPE降低了1%、MSE降低了2.72 veh/(3 min)、RMSE降低了0.04;改进麻雀搜索算法优化BP神经网络预测模型相较于BP神经网络预测模型MAE降低了1.31 veh/(3 min)、MAPE降低了4%、MSE降低了9.2 veh/(3 min)、RMSE降低了0.18,且拟合度更接近于1。改进SSA-BP预测模型的性能优于SSA-BP神经网络预测模型,且有效提高了BP神经网络的预测精度,拟合度达到0.98,该模型适用于交通量预测,能够为智能交通系统提供可靠的预测值。 展开更多
关键词 交通量预测 bp神经网络 改进麻雀搜索算法 权值 阈值
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GA-BP神经网络在发射场的气温预报应用研究
7
作者 张芳 王刚 +3 位作者 张朝飞 潘泉 陈锋 谭文秋 《载人航天》 CSCD 北大核心 2024年第2期219-223,共5页
为减小发射场气温预报误差,将BP神经网络和遗传算法结合起来,以2018—2022年的欧洲细网格气温预报数据和发射场实况数据为基础,利用相关系数筛选预报因子,建立了发射场气温预报模型。结果表明:模型气温预报平均绝对误差为1.132℃,较业... 为减小发射场气温预报误差,将BP神经网络和遗传算法结合起来,以2018—2022年的欧洲细网格气温预报数据和发射场实况数据为基础,利用相关系数筛选预报因子,建立了发射场气温预报模型。结果表明:模型气温预报平均绝对误差为1.132℃,较业务使用的欧洲细网格预报平均绝对误差优化了7.8%;模型气温预报的误差标准差为0.907℃,模型能较好修正欧洲细网格的温度预报误差离散值,较欧洲细网格预报的误差更稳定,能大幅减小预报员的人工订正工作;在神舟15号任务保障中,该模型预报的窗口温度为-18.02℃,而实况为-17.9℃,在临界条件下温度精细化预报保障提供了一种可靠性较高的预报手段。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 航天发射保障 气温预报
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基于BP神经网络电力负荷预测
8
作者 张晋轩 《中国高新科技》 2024年第18期78-79,共2页
文章采用BP神经网络法进行电力负荷短期预测,不仅能消除部分特殊数据影响,且在处理非线性方面的数据有较大的优势。文章建立BP神经网络模型进行训练、学习;抽取4组24h电力负荷历史数据作为样本;采用Matlab进行仿真预测,得到的预测值和... 文章采用BP神经网络法进行电力负荷短期预测,不仅能消除部分特殊数据影响,且在处理非线性方面的数据有较大的优势。文章建立BP神经网络模型进行训练、学习;抽取4组24h电力负荷历史数据作为样本;采用Matlab进行仿真预测,得到的预测值和真实值结果相近,说明该方法可行。 展开更多
关键词 bp神经网络 电力负荷 预测
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考虑误差修正的MC-BP短期电力负荷预测方法
9
作者 安天瑜 刘思铭 +2 位作者 刘艳 张连超 许君德 《沈阳工程学院学报（自然科学版）》 2024年第3期66-72,共7页
准确的短期负荷预测是电网日常调度的重要依据。针对目前短期电力负荷预测精度问题,提出了一种考虑误差滚动修正的MC-BP短期电力负荷预测方法。首先,建立了基于逐步试错法的BP负荷预测模型,分析了预测误差的概率密度分布,构建了基于蒙... 准确的短期负荷预测是电网日常调度的重要依据。针对目前短期电力负荷预测精度问题,提出了一种考虑误差滚动修正的MC-BP短期电力负荷预测方法。首先,建立了基于逐步试错法的BP负荷预测模型,分析了预测误差的概率密度分布,构建了基于蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)的日负荷误差滚动修正策略;其次,选用了某地区2015-2019年的负荷数据进行预测,比较了CNN-BiLSTM、LSTM和BP模型的预测结果,3种预测模型的测试集NRMSE分别为5.97%、6.49%和5.5%;最后,对比了BP和LSTM预测方法修正误差、线性回归方法修正误差和误差滚动修正方法的误差修正策略的修正效果,对后一天的误差修正NRMSE的相对变化率分别为-26.68%、-28.81%、-43.90%、-88.64%。预测结果表明:所提出的考虑误差滚动修正的MC-BP短期电力负荷预测方法具有良好的预测效果。 展开更多
关键词 bp神经网络 蒙特卡洛 电力负荷预测 误差修正 滚动修正
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基于GCA-MVO-ICA优化BP的负荷预测研究
10
作者 王忠峰 王智 《科学技术创新》 2024年第10期211-214,共4页
为提高微网负荷预测的精度,提出来一种利用灰色关联度分析优化BP神经网络优化输入层数据,利用新型的多元宇宙算法优化隐含层权重,采用帝国竞争算法优化输出层结果的逐层优化模型,对2组实测数据算例分析。结果表明,所提GCA-MVO-ICA优化B... 为提高微网负荷预测的精度,提出来一种利用灰色关联度分析优化BP神经网络优化输入层数据,利用新型的多元宇宙算法优化隐含层权重,采用帝国竞争算法优化输出层结果的逐层优化模型,对2组实测数据算例分析。结果表明,所提GCA-MVO-ICA优化BP网络的方法能够提高微网负荷的预测精度,并且具有较好的普适性。 展开更多
关键词 bp神经网络 灰色关联度 多元宇宙算法 帝国竞争算法 负荷预测
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基于BP神经网络的春夏女装流行色预测 被引量：22
11
作者 狄宏静 刘冬云 吴志明 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期111-116,126,共7页
应用科学的CIELab色度测量方法,对国内权威机构发布的2001—2011年度春夏女装流行色色卡进行量化,色卡量化样本分项统计和图表分析结果显示,春夏女装流行色属性存在不变、渐变与突变的三重特征。在此基础上,进行2011年春夏流行色色相、... 应用科学的CIELab色度测量方法,对国内权威机构发布的2001—2011年度春夏女装流行色色卡进行量化,色卡量化样本分项统计和图表分析结果显示,春夏女装流行色属性存在不变、渐变与突变的三重特征。在此基础上,进行2011年春夏流行色色相、色调频数以及红色调L*、a*、b*对应的最小和最大值估计下色调分布的BP神经网络预测与检验以及2012年再预测。结果表明,2011年各项预测结果与实际流行趋势发布基本吻合,表明该方法能科学、全面、连续地预测流行色,丰富流行色预测理论。 展开更多
关键词 流行色 Lab色彩空间 量化分析 bp神经网络 预测
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基于BP神经网络的松花江四方台水质预测 被引量：13
12
作者 郭亮 王鹏 赵英 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期62-66,共5页
为实现松花江四方台CODMn的预测,应用人工神经网络技术(ANN),在预测模型中采用LM(Levenberg-Marquardt)算法提高网络的收敛速度,并采用提前停止法提高网络的推广能力.ANN样本集数据来源于1997～1999年3年的四方台监测站日检测水质数据.... 为实现松花江四方台CODMn的预测,应用人工神经网络技术(ANN),在预测模型中采用LM(Levenberg-Marquardt)算法提高网络的收敛速度,并采用提前停止法提高网络的推广能力.ANN样本集数据来源于1997～1999年3年的四方台监测站日检测水质数据.采用拉依达准则法剔除样本集异常数据.为更有效地评估预测模型的准确性,将松花江分为丰雨期、封冻期和其他月份来分别考察预测效果.并对1999年以后近期与远期的水质预测效果进行对比.结果表明:丰雨期预测效果最差,封冻期最好,其他月份介于之间,模型对近期水质的预测效果要明显好于对远期的预测效果.整体预测效果不错,可用于指导实际的水质管理. 展开更多
关键词 水质预测 bp神经网络 预测效果 水质期
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电子鼻融合BP神经网络预测玉米赤霉烯酮和黄曲霉毒素B_1含量模型研究 被引量：11
13
作者 于慧春 彭盼盼 +1 位作者 殷勇 刘云宏 《中国粮油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期117-121,共5页
为探究玉米赤霉烯酮和黄曲霉毒素B_1的无损快速定量测定方法,用电子鼻对7级不同霉变程度玉米样品进行检测,并用理化分析方法分别测定霉变玉米中的玉米赤霉烯酮与黄曲霉毒素B_1含量;在提取电子鼻响应信号的积分值作为特征参量的前提下,采... 为探究玉米赤霉烯酮和黄曲霉毒素B_1的无损快速定量测定方法,用电子鼻对7级不同霉变程度玉米样品进行检测,并用理化分析方法分别测定霉变玉米中的玉米赤霉烯酮与黄曲霉毒素B_1含量;在提取电子鼻响应信号的积分值作为特征参量的前提下,采用BP神经网络建立不同霉变程度下玉米样品中的玉米赤霉烯酮与黄曲霉毒素B_1含量的预测模型。同时,为了获得较为可靠的BP神经网络预测模型,在神经网络结构不变的条件下,对比分析了不同训练集、测试集构建的预测模型。结果发现在各预测模型的70组测试样本中,相对误差控制在5%以内的样本数量都在60个以上,最大相对误差控制在15%以内,从而证明了BP神经网络预测模型的有效性、可靠性。该研究为实施玉米霉变毒素的快速无损检测提供了一种途径。 展开更多
关键词 电子鼻 玉米 玉米赤霉烯酮 黄曲霉毒素B1 bp神经网络 霉变 预测模型
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基于IPSO-BP神经网络的铁路客运量预测 被引量：12
14
作者 陶海龙 李小平 +1 位作者 张胜召 辜琳丽 《铁道运输与经济》 北大核心 2011年第9期78-82,共5页
在分析有关铁路客运量预测方法的基础上,针对BP神经网络模型存在的不足,提出基于粒子群优化算法(PSO)优化BP神经网络的参数,即改进的PSO方法(IPSO)。以我国1990—2007年的铁路客运量为研究对象,确定输入样本和输出样本,以及训练集和测试... 在分析有关铁路客运量预测方法的基础上,针对BP神经网络模型存在的不足,提出基于粒子群优化算法(PSO)优化BP神经网络的参数,即改进的PSO方法(IPSO)。以我国1990—2007年的铁路客运量为研究对象,确定输入样本和输出样本,以及训练集和测试集,建立基于IPSO的BP神经网络优化模型预测铁路客运量。预测结果表明,IPSO-BP网络的算法训练时间短,收敛速度快,预测精度高。 展开更多
关键词 铁路 客运量 bp神经网络 预测
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BP神经网络在小麦赤霉病气象预测中的应用 被引量：13
15
作者 刘志红 张雷 +3 位作者 燕亚菲 周洁 张正健 张涵斌 《云南农业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期680-685,共6页
应用BP神经网络的方法建立四川资中小麦赤霉病发病的预报模型,为预防小麦赤霉病发病提供科学依据。根据四川资中小麦赤霉病发生发展的气象生理指标及历年该病发生的统计资料,借助人工神经网络强大的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算... 应用BP神经网络的方法建立四川资中小麦赤霉病发病的预报模型,为预防小麦赤霉病发病提供科学依据。根据四川资中小麦赤霉病发生发展的气象生理指标及历年该病发生的统计资料,借助人工神经网络强大的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法——Traincgf,建立了小麦赤霉病发病的气象预报模型。该模型不需要事先确定数学模型,拟合与预测的平均绝对偏差分别为0.01,0.05,优于多元线性回归模型的0.17,0.29。BP神经网络预报模型的拟合精度和预报精度都较高,优于多元线性回归模型,能很好地实现预期效果,对小麦赤霉病发病的预测预防工作具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 bp神经网络 小麦赤霉病 预测模型
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基于GM-BP神经网络的交通量预测 被引量：5
16
作者 伍雄斌 林雨平 +1 位作者 陈腾林 吴艳婷 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2014年第3期615-618,共4页
针对城市道路交通系统的复杂性和随机性,应用灰色理论和神经网络知识,建立了基于灰色理论和BP神经网络的城市道路交通量GM-BP神经网络预测模型.随后运用该预测模型对城市道路的交通量进行预测,预测结果表明:GM-BP神经网络预测模型所得... 针对城市道路交通系统的复杂性和随机性,应用灰色理论和神经网络知识,建立了基于灰色理论和BP神经网络的城市道路交通量GM-BP神经网络预测模型.随后运用该预测模型对城市道路的交通量进行预测,预测结果表明:GM-BP神经网络预测模型所得预测结果平均相对误差为1.17%,与单一的灰色新陈代谢预测模型相比具有预测精度高的优点. 展开更多
关键词 交通量 灰色理论 新陈代谢 bp神经网络 预测
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BP神经网络在预测路基沉降中的应用 被引量：13
17
作者 徐世强 梁武星 屈战辉 《西安工业大学学报》 CAS 2006年第5期452-456,共5页
为了预测高速公路路基最终沉降量,首先依据影响软土路基沉降的因素选取参数建立了BP神经网络预测最终沉降量模型.结合成都-南充高速公路沉降实测资料及其它文献中大量路基沉降资料,利用BP神经网络预测了其各自最终沉降量.通过检验样本验... 为了预测高速公路路基最终沉降量,首先依据影响软土路基沉降的因素选取参数建立了BP神经网络预测最终沉降量模型.结合成都-南充高速公路沉降实测资料及其它文献中大量路基沉降资料,利用BP神经网络预测了其各自最终沉降量.通过检验样本验证,预测精度较高,能够满足实际需要.并对BP神经网络在公路建设中的应用提出了一些注意事项. 展开更多
关键词 bp神经网络 预测 路基沉降 样本
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基于BP神经网络的我国农民收入预测模型 被引量：13
18
作者 郭庆春 何振芳 +3 位作者 李力 孔令军 张小永 寇立群 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第20期12471-12473,共3页
依据1978~2008年影响我国农民收入因素的相关数据,选取从事农业的人口、第一产业产值、乡村就业人员数等13个指标,依据标准化方法和BP神经网络方法,建立了关于农民收入的人工神经网络模型,并进行具体分析。结果表明,模拟值与真实值吻合... 依据1978~2008年影响我国农民收入因素的相关数据,选取从事农业的人口、第一产业产值、乡村就业人员数等13个指标,依据标准化方法和BP神经网络方法,建立了关于农民收入的人工神经网络模型,并进行具体分析。结果表明,模拟值与真实值吻合较好,改进BP算法的神经网络模型预测精度高,收敛速度快,具有良好的泛化能力。在此基础上,提出了增加农民收入的建议：一是推进城镇化进程;二是发展农村中小企业;三是鼓励集约经营;四是加强农村基础设施建设和农业科技投入。 展开更多
关键词 bp神经网络 农民收入 预测
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基于CS、WLC、BPNN理论预测铁路工程造价的方法 被引量：21
19
作者 段晓晨 余建星 张建龙 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期117-122,共6页
前期可行性研究投资估算和设计阶段概预算不准确是目前铁路工程“三超”的主要原因之一,在这两个阶段中,许多不确定因素影响着项目造价,并且这些影响因素与造价之间呈高度非线性关系,传统的投资估算和设计概预算方法难以对新建铁路项目... 前期可行性研究投资估算和设计阶段概预算不准确是目前铁路工程“三超”的主要原因之一,在这两个阶段中,许多不确定因素影响着项目造价,并且这些影响因素与造价之间呈高度非线性关系,传统的投资估算和设计概预算方法难以对新建铁路项目造价进行准确计算。本文依据全生命周期造价WLC理论进行拟建项目造价测算和投资、设计方案优化,根据显著性成本CS理论提出显著性成本项目CSIs测算方法简化投资预测程序,并依据BP神经网络在大量已完工程资料中“提取”类似CSIs和显著性因子csf,从非线性角度实现了对项目投资的准确预测,并进行算例分析,从算例可以看到,预测值与实际值的相对误差很小,满足投资预测要求。 展开更多
关键词 投资估算 WLC CS CSIs bp神经网络 投资预测
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基于粗糙集和BP神经网络的导弹备件消耗预测 被引量：9
20
作者 赵建忠 徐廷学 +1 位作者 刘勇 高杰 《兵工自动化》 2012年第7期66-71,共6页
针对神经网络预测导弹备件消耗时参数过多会导致事件过长并易陷入局部最优的问题,建立一种基于粗糙集和BP神经网络的导弹备件消耗预测模型。在对采集到的导弹备件消耗信息进行特征提取、形成决策表的基础上,用粗糙集理论对原始信息表进... 针对神经网络预测导弹备件消耗时参数过多会导致事件过长并易陷入局部最优的问题,建立一种基于粗糙集和BP神经网络的导弹备件消耗预测模型。在对采集到的导弹备件消耗信息进行特征提取、形成决策表的基础上,用粗糙集理论对原始信息表进行约简,去除冗余的属性和属性值,并将约简的影响因素值输入到BP神经网络中进行训练预测。实例结果表明:该预测方法大大减少了网络的收敛时间,提高了模型的预测精度,为导弹备件消耗预测提供了一个新的思路。 展开更多
关键词 导弹 备件 粗糙集 bp神经网络 消耗预测
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