预测输尿管软镜碎石术后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络模型构建

1

作者 陈文炜 何彦丰 +5 位作者 卢凯鑫 刘昌毅 江涛 张华 高锐 薛学义 《浙江大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第1期99-107,I0032-I0034,共12页

目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性... 目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性脓毒症的影响因素及其交互作用。同时建立logistic回归模型和神经网络模型进行预测,通过受试者工作特征曲线评估两种模型的预测效能。结果:单因素分析显示,结石手术史、性别、尿培养阳性、结石直径、糖尿病、手术时间、白细胞、血小板、C反应蛋白(CRP)及肝素结合蛋白(HBP)水平与FURL后并发尿源性脓毒症显著相关(均P<0.05)。多因素分析表明,尿培养阳性、CRP及HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素(均P<0.05)。交互作用分析显示,CRP与HBP对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相加模型(RERI=8.453,95%CI:2.645~16.282;AP=0.696,95%CI:0.131~1.273;S=3.369,95%CI:1.176~7.632)和相乘模型(OR=1.754,95%CI:1.218~3.650)中存在交互作用;CRP与尿培养对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相乘模型(OR=2.449,95%CI:1.525~3.825)中存在交互作用。预测模型比较显示,反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更优的预测效能。结论:CRP和HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素,基于CRP、HBP等因素构建的反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更高的预测准确性。 展开更多

关键词 肝素结合蛋白 C反应蛋白 输尿管软镜碎石术 尿源性脓毒症 预测 LOGISTIC回归模型 反向传播神经网络模型

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玲珑:一个小规模的高质量中文预训练语言模型

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作者 李东闻 钟震宇 +4 位作者 孙羽菲 申峻宇 马子智 于川越 张玉志 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第3期682-693,共12页

近年来,大规模的、基于自回归的中文预训练语言模型在各种自然语言处理任务上表现出优异性能.然而,高昂的计算成本以及基于中文词切分数据给中文预训练语言模型实际应用带来了巨大挑战.此外,大多基于自回归的模型只能使用单向前文信息,... 近年来,大规模的、基于自回归的中文预训练语言模型在各种自然语言处理任务上表现出优异性能.然而,高昂的计算成本以及基于中文词切分数据给中文预训练语言模型实际应用带来了巨大挑战.此外,大多基于自回归的模型只能使用单向前文信息,可能会导致模型在上下文敏感任务上的性能有所下降.为了解决以上问题,提出并训练了一个高质量的小型中文预训练语言模型——玲珑.该模型仅有3.17亿个参数,较小的规模使得玲珑十分容易部署和应用.使用基于汉字的策略对训练语料进行切分,可以有效减轻未知标记和分词错误带来的负面影响,增强了玲珑在下游任务上的性能.此外,通过对每条训练数据的输入顺序进行逆序处理,训练了一个反向玲珑模型.将玲珑与其反向版本相结合,可以实现在下游任务中使用双向信息.多种自然语言处理下游任务的实验结果表明,玲珑具有不错的处理下游任务的能力.在6个数据集上玲珑超越了相近规模模型的性能,在5个数据集上超越了大模型的性能. 展开更多

关键词 中文预训练语言模型 小规模 基于汉字的模型 反向模型 双向信息

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构建并验证反向传播神经网络模型对筛选重症手足口病影响因素的性能 被引量：1

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作者 陈琳 冯慧芬 +1 位作者 屈质 马驰 《安徽医科大学学报》 北大核心 2024年第12期2222-2229,共8页

目的通过构建反向传播神经网络(BPNN)模型,筛选重症手足口病(HFMD)临床早期预警指标,探讨神经网络技术在临床中的应用价值。方法收集河南省新乡医学院第一附属医院感染科及儿科2019年1月至2023年1月收治的HFMD患儿临床资料,使用SPSS Mod... 目的通过构建反向传播神经网络(BPNN)模型,筛选重症手足口病(HFMD)临床早期预警指标,探讨神经网络技术在临床中的应用价值。方法收集河南省新乡医学院第一附属医院感染科及儿科2019年1月至2023年1月收治的HFMD患儿临床资料,使用SPSS Modeler18.0将数据分为70%的训练样本和30%的测试样本,并构建BPNN模型和Logistic模型,对比评估模型预测准确性及筛选效果。结果共收集589例患儿临床资料进行分析,轻症组324例,重症组265例。BPNN模型和Logistic回归模型的测试集(n=178)预测正确率为82.02%、84.83%;ROC曲线下面积及95%CI分别为0.791(0.749~0.834)和0.625(0.577~0.674)。BPNN模型输出的预测变量中,对分组影响最大的前5位因素为:最高体温、发热持续时间、谷氨酰转肽酶、天冬氨酸氨基转移酶和球蛋白。两模型输出预测变量重要性结果前十位中重合的有3个,分别为:最高体温、发热持续时间和肢体抖动。结论BPNN模型和Logistic回归模型在筛选验证重症手足口病危险因素方面均表现良好,但BPNN模型的综合预测性能更好,BPNN模型筛选出的前五名重症HFMD影响因素为最高体温、发热持续时间、谷氨酰转肽酶、天冬氨酸氨基转移酶和球蛋白。 展开更多

关键词 重症手足口病 反向传播神经网络模型 预测 人工神经网络 LOGISTIC回归模型 机器学习

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基于耦合调度响应关系的长江上游水库正反向防洪调度研究

4

作者 吴文雄 蒋志强 +3 位作者 徐学军 李安强 张弛 义崇政 《水电能源科学》 北大核心 2025年第6期203-207,共5页

基于河道水动力模型及大量的典型场洪水推演结果,分析了长江上游蓄泄过程与下游关键控制断面的水位流量变化规律,量化了防洪工程调控与河湖水文情势变化的数量关系,并基于此构建了由下游水位控制目标反推上游水库调蓄过程的反向控制模型... 基于河道水动力模型及大量的典型场洪水推演结果,分析了长江上游蓄泄过程与下游关键控制断面的水位流量变化规律,量化了防洪工程调控与河湖水文情势变化的数量关系,并基于此构建了由下游水位控制目标反推上游水库调蓄过程的反向控制模型,可实现通过下游防洪要求快速逆推上游水库拦蓄过程,完善了上游水库、下游站点、防洪保护对象之间的动态响应关系,可为上游水库调度提供可靠、便捷的调度决策支撑。 展开更多

关键词 防洪调度 长江上游 调度响应关系 反向控制模型 洪水推演

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基于反向学习模型的多目标进化算法 被引量：3

5

作者 王亚辉 吴金妹 贾晨辉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期326-332,342,共8页

针对复杂多目标优化问题,提出一种基于分解机制和反向学习模型的多目标进化算法。该算法在基于分解机制的多目标进行算法的框架下,引入反向学习模型,该模型具有较好的局部寻优能力。在种群进化的过程中,反向学习模型和差分进化机制自适... 针对复杂多目标优化问题,提出一种基于分解机制和反向学习模型的多目标进化算法。该算法在基于分解机制的多目标进行算法的框架下,引入反向学习模型,该模型具有较好的局部寻优能力。在种群进化的过程中,反向学习模型和差分进化机制自适应的相互配合,能够较好地平衡算法的全局搜索与局部寻优能力。采用国际公认的具有复杂Pareto Set的LZ09系列测试问题进行实验验证,并与MOEA/D-DE、GDE3、NSGA-II和SPEA2等方法比较,实验结果表明,所提方法能够获得收敛性、分布性及延展性较好的Pareto最优解集。为了研究算法在求解约束问题的性能,将其应用于减速器多目标优化设计问题中,结果表明了该算法获得Pareto前端较均匀,说明其算法具有求解约束问题的能力和工程有效性。 展开更多

关键词 多目标优化 MOEA/D 反向学习模型 减速器 优化设计

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基于反向传播模型的知识生产绩效评估方法 被引量：1

6

作者 赵新力 任伟巍 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1308-1312,共5页

为了揭示知识生产绩效评估问题,着重从订单型知识生产的特征入手,建立了订单型知识生产的绩效评估体系,确立了用于订单型知识生产绩效评估的反向传播模型结构。得到了各输入指标对绩效的影响程度及模型训练时权值变化的规律。最后,利用... 为了揭示知识生产绩效评估问题,着重从订单型知识生产的特征入手,建立了订单型知识生产的绩效评估体系,确立了用于订单型知识生产绩效评估的反向传播模型结构。得到了各输入指标对绩效的影响程度及模型训练时权值变化的规律。最后,利用插值算法外延修正了权值,提高了模型精度,同时也对批量型知识生产绩效评估模型做了简要说明。 展开更多

关键词 订单型生产 知识生产 绩效评估 反向传播模型

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反向传播神经网络结合紫外-近红外融合光谱对“互助”青稞酒的判别研究

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作者 赵玉霞 张明锦 +2 位作者 王茹 张世芝 殷博 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第5期1290-1299,共10页

“互助”青稞酒作为保护地理标志产品,对其准确评价分类具有重要意义。紫外光谱(UV)和近红外光谱(NIR)技术具备快速、准确、无损检测、无需样品预处理等优势,在食品等领域已广泛应用。本研究采用UV、NIR及紫外-近红外中级数据融合光谱(U... “互助”青稞酒作为保护地理标志产品,对其准确评价分类具有重要意义。紫外光谱(UV)和近红外光谱(NIR)技术具备快速、准确、无损检测、无需样品预处理等优势,在食品等领域已广泛应用。本研究采用UV、NIR及紫外-近红外中级数据融合光谱(UV-NIR)结合反向传播神经网络(BPNN)法建立了快速、无损、高效的“互助”青稞酒判别分类模型。由于光谱特征峰叠加干扰,未经优化的光谱受到噪声和基线漂移等影响,采用标准正态变量变换(SNV)、Savitzky-Golay平滑(SG)、一阶导数(1D)和二阶导数(2D)4种预处理方法对光谱进行去噪处理。相对单一光谱,融合光谱能够互补多元化学信息,提高分类模型性能,通过竞争自适应重加权采样(CARS)、连续投影算法(SPA)、主成分分析(PCA)、变量投影重要性分析(VIP)和变量组合集群分析(VCPA)5种变量筛选方法选择特征变量,达到优化模型性能及融合两种光谱有效信息。选择最佳方法建立单一光谱和融合光谱的BPNN模型。结果表明,UV光谱经SNV预处理以SPA选择30个特征变量建立的分类模型识别效果最好,分类准确率为100%,MSE值、R_(P)^(2)、R(Train)、R(Validation)、R(Test)和R(All)分别为0.0180、1、0.9283、0.9587、0.9130、0.9297;NIR和UV-NIR经SG预处理后以PCA分别选择84和106个特征变量建立的分类模型识别效果最好,NIR光谱分类准确率为100%,MSE值、R_(P)^(2)、R(Train)、R(Validation)、R(Test)和R(All)分别为0、1.000、1.000、1.000、1.000、1.000;UV-NIR光谱分类准确率为100%、MSE值、R_(P)^(2)、R(Train)、R(Validation)、R(Test)和R(All)分别为0.0057、1.000、1.000、0.9871、0.9913、0.9964;与单一光谱建模相比,融合光谱可明显提高分类模型的预测能力和稳健性,实现“互助”青稞酒的快速、无损分析。 展开更多

关键词 “互助”青稞酒 紫外光谱 近红外光谱 光谱融合 变量筛选 反向传播神经网络(BPNN)模型

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基于反向累加灰色模型的铅酸电池剩余容量预测 被引量：1

8

作者 乔正明 《山东农业大学学报（自然科学版）》 北大核心 2019年第5期842-845,共4页

针对铅酸电池剩余容量存在随温度、电解液浓度等外部条件而产生周期性变化而难以预测的特点,本文通过计算机模拟将反向累加离散灰色模型应用于铅酸电池剩余容量的预测中,结果表明:该预测结果的稳定性和精度明显提高,能够实现铅酸电池剩... 针对铅酸电池剩余容量存在随温度、电解液浓度等外部条件而产生周期性变化而难以预测的特点,本文通过计算机模拟将反向累加离散灰色模型应用于铅酸电池剩余容量的预测中,结果表明:该预测结果的稳定性和精度明显提高,能够实现铅酸电池剩余容量的长期精度预测评估。 展开更多

关键词 反向累加灰色模型 铅酸电池 容量预测

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基于RGB模型的草莓叶片光合作用指标估测 被引量：1

9

作者 樊小雪 李德翠 +1 位作者 李远 任妮 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期675-681,共7页

为了研究基于图像红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色参数和叶片SPAD值预测光合作用指标的可行性,以草莓叶片为试验材料,构建多元线性回归模型和反向传播(BP)神经网络模型,对叶片蒸腾速率、气孔导度、净光合速率、胞间CO_(2)浓度进行估测,并对其... 为了研究基于图像红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色参数和叶片SPAD值预测光合作用指标的可行性,以草莓叶片为试验材料,构建多元线性回归模型和反向传播(BP)神经网络模型,对叶片蒸腾速率、气孔导度、净光合速率、胞间CO_(2)浓度进行估测,并对其精度进行评价和验证。结果表明,基于BP神经网络模型,使用图像RGB颜色参数和SPAD值对叶片蒸腾速率进行预测的效果较好,其次是气孔导度。BP神经网络模型的估测精度高于多元线性回归模型,蒸腾速率、气孔导度、净光合速率和胞间CO_(2)浓度的模型预测准确率分别达到91.5%、83.3%、74.4%和71.5%。BP神经网络的蒸腾速率模型、气孔导度模型的决定系数(R2)分别为0.9222、0.8423,均方根误差(RMSE)分别为0.0002、0.0259,平均绝对误差(MAE)分别为0.0001、0.0006。由结果可知,通过数码相机采集图像,并构建RGB模型,可简易快速估测草莓叶片蒸腾速率、气孔导度,能用于生产中草莓光合指标的估测。 展开更多

关键词 草莓叶片 RGB模型 光合指标 反向传播(BP)神经网络模型

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一种基于反向评估模型的有线宽带接入网络质量分析方法及系统 被引量：2

10

作者 张奇 《电信科学》 北大核心 2016年第S1期157-164,共8页

在运营商无线领域竞争趋于白热化的同时,有线宽带逐步成为下一个盈利增长点,其中有线宽带网络监控水平成为为宽带质量保驾护航的关键能力。首先以目前运营商在宽带接入管理方面的现状为切入点,分析"最后一公里"网络监控的难... 在运营商无线领域竞争趋于白热化的同时,有线宽带逐步成为下一个盈利增长点,其中有线宽带网络监控水平成为为宽带质量保驾护航的关键能力。首先以目前运营商在宽带接入管理方面的现状为切入点,分析"最后一公里"网络监控的难点及痛点。其次,结合宽带接入网的特点,建立一种网络质量反向评估模型及分析方法。最后,通过该模型以及上海移动网络近期数据进行分析,说明该模型以及所形成系统的应用效果及在网络质量管理方面的应用价值。 展开更多

关键词 有线宽带接入网 网络质量分析 用户报告 反向评估模型

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LED智能光源混光呈色模型构建方法研究 被引量：3

11

作者 刘强 万晓霞 +3 位作者 李俊锋 梁金星 李必辉 王琪 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期3138-3143,共6页

LED智能光源具有色光可调的特点,其内置微处理系统可以通过无线数据传输等技术调整发光方式,控制光色及发光强度,进而实现照明光源的动态调节,因此特别适合于博物馆展陈、家居照明等智能化照明设计环节。现阶段,鉴于LED光源智能混光技... LED智能光源具有色光可调的特点,其内置微处理系统可以通过无线数据传输等技术调整发光方式,控制光色及发光强度,进而实现照明光源的动态调节,因此特别适合于博物馆展陈、家居照明等智能化照明设计环节。现阶段,鉴于LED光源智能混光技术尚未普及,目前绝大多数商用LED智能光源在混光控制方面仅局限于设备制造商所设定的几类固定模式,无法充分发挥智能LED光源色光可调的技术优势。针对此问题,提出了一种基于BP神经网络以及有效集算法的LED智能光源混光呈色模型构建方法,实现了LED智能光源控制信号与对应发光光谱辐亮度分布之间的双向高精度映射。研究中首先提出了一种基于BP神经网络的LED混光呈色预测方法,实现了由LED智能光源驱动控制值向光源实际发光光谱辐亮度分布的准确预测;在此基础上运用有效集算法实现了由光源实际发光光谱辐亮度分布向LED智能光源驱动控制值的反向高精度预测。实验结果显示,所提出的方法整体建模误差显著小于人眼视觉可分辨阈值(CIEUCS Duv值可低至0.002 7),达到了较为理想的建模效果。该方法的提出,将为当前LED智能光源制造以及现有商用LED智能光源的二次开发与优化提供有效的理论与方法支撑。 展开更多

关键词 LED智能光源 混光呈色 正向模型 反向模型

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基于参数模型辨识的逆变器重复控制 被引量：3

12

作者 郑伟锋 马皓 何湘宁 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期896-903,共8页

为了获取逆变器系统谐振频率点,实现有效的逆变器重复控制,提出一种用伪随机序列辨识逆变器模型,获取逆变器参数模型,设计基于反相模型的逆变器重复控制器的方法.详述传统重复控制方法的局限、基于采样模型的重复控制方法的难点、伪随... 为了获取逆变器系统谐振频率点,实现有效的逆变器重复控制,提出一种用伪随机序列辨识逆变器模型,获取逆变器参数模型,设计基于反相模型的逆变器重复控制器的方法.详述传统重复控制方法的局限、基于采样模型的重复控制方法的难点、伪随机序列的产生方法、逆变器系统辨识的关键步骤以及逆变器反相模型的改造方法.结合这些方法,设计基于参数模型辨识的逆变器重复控制策略.实验结果表明,该方法既能够为确定逆变器系统谐振频率点提供方法,给重复控制器稳定性设计带来方便,同时获得优良的非线性负载控制效果. 展开更多

关键词 伪随机序列 重复控制 参数模型 反向模型 模型辨识

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基于BP神经网络模型的呼出气δ^(13)C、δ^(18)O同位素丰度测量方法研究 被引量：1

13

作者 黄文彪 夏滑 +4 位作者 王前进 孙鹏帅 庞涛 吴边 张志荣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2761-2767,共7页

碳13(^(13)C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用,精准测量CO_(2)中碳(C)和氧(O)同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优... 碳13(^(13)C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用,精准测量CO_(2)中碳(C)和氧(O)同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优点,在多个领域得到广泛应用,同时完全适用于气体同位素的测量研究。该研究面向人体呼出气体中的CO_(2)气体检测需求,基于直接吸收光谱技术,采用中心波长为4.32μm的量子级联激光器(QCL)结合光程为14 cm/44 mL的小容积气体吸收腔体,完成了同时测量^(16)O^(12)C^(16)O、^(18)O^(12)C^(16)O和^(16)O^(13)C^(16)O的多组分同位素气体浓度的实验系统。基于反向传播(BP)神经网络模型,降低直接吸收光谱系统中光源稳定性和测量样品气体波动带来的噪声干扰。结果表明:基于BP神经网络模型的同位素丰度测量精度与稳定性均优于吸光度峰值比法,^(16)O^(13)C^(16)O与^(18)O^(12)C^(16)O的浓度测量精度分别提高约1.27与1.58倍。Allan方差分析表明,当积分时间为106 s时,采用BP神经网络模型的^(13)C与^(18)O同位素丰度测量精度分别为0.97‰和1.47‰,相比吸光度峰值比法测量精度提高了约2.1倍与1.2倍。充分证明了基于BP神经网络模型的同位素丰度测量方法的可行性,为研制高精度同位素丰度传感器奠定基础。 展开更多

关键词 可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS) 量子级联激光器(QCL) 反向传播(BP)神经网络模型 同位素丰度

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BP神经网络模型结构对漫湾径流预报精度的影响研究 被引量：5

14

作者 程春田 孙英广 林剑艺 《水电能源科学》 2005年第2期4-6,共3页

以云南省漫湾水电站历史径流状况为研究对象,运用三层前馈反向传播神经网络模型对径流进行中长期预报。为解决神经网络预报模型结构难以确定的问题,尝试在预报过程中通过改变该网络模型的结构并对得到的结果进行比较,从而找到适合该径... 以云南省漫湾水电站历史径流状况为研究对象,运用三层前馈反向传播神经网络模型对径流进行中长期预报。为解决神经网络预报模型结构难以确定的问题,尝试在预报过程中通过改变该网络模型的结构并对得到的结果进行比较,从而找到适合该径流序列的最佳神经网络模型结构。实际应用表明,使用该结构的模型在实际预报过程中取得了良好的效果。 展开更多

关键词 径流中长期预报 人工神经网络 前馈反向传播模型

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BP模型用于潮汐预报研究 被引量：2

15

作者 何立居 李启华 《海洋预报》 2009年第3期29-37,共9页

针对调和分析法预报潮汐精度不高的缺陷,论述了神经网络的BP(反向传播)模型用于潮汐预报的可行性和先进性,设计了潮汐预报的BP神经网络模型,论述了模型的算法改进和预报方法过程,用验潮站20多年的潮汐记录,验证了BP模型用于潮汐预报的... 针对调和分析法预报潮汐精度不高的缺陷,论述了神经网络的BP(反向传播)模型用于潮汐预报的可行性和先进性,设计了潮汐预报的BP神经网络模型,论述了模型的算法改进和预报方法过程,用验潮站20多年的潮汐记录,验证了BP模型用于潮汐预报的可行性和精度。 展开更多

关键词 潮汐预报 神经网络 反向传播模型

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基于随机森林模型的林地叶面积指数遥感估算 被引量：32

16

作者 姚雄 余坤勇 +3 位作者 杨玉洁 曾琪 陈樟昊 刘健 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期159-166,共8页

林地叶面积指数(Leaf area index,LAI)的准确估测是精准林业的重要体现。为了快速、准确、无损监测林地LAI,利用LAI-2200型植物冠层分析仪获取福建省西部森林样地的LAI数据,结合同期Pleiades卫星影像计算12种遥感植被指数,分析了各样地... 林地叶面积指数(Leaf area index,LAI)的准确估测是精准林业的重要体现。为了快速、准确、无损监测林地LAI,利用LAI-2200型植物冠层分析仪获取福建省西部森林样地的LAI数据,结合同期Pleiades卫星影像计算12种遥感植被指数,分析了各样地实测LAI数据和相应植被指数的相关性,进而使用随机森林(RF)算法构建了林地LAI估算模型,以支持向量回归(SVR)模型和反向传播神经网络(BP)模型作为参比模型,以决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MAE)和相对分析误差(RPD)为指标评价并比较了模型预测精度。结果表明:全样本数据中,各植被指数与对应LAI值均呈极显著相关(P<0.01),且相关系数都大于0.4;RF模型在3次不同样本组中的预测精度均高于同期的SVR模型和BP模型;3个样本组中RF模型的LAI估测值与实测值的R^2分别为0.688、0.796和0.707,RPD分别为1.653、1.984和1.731,均高于同期SVR模型和BP模型,对应的RMSE分别为0.509、0.658和0.696,MAE分别为0.417、0.414和0.466,均低于同期其他2种模型。 展开更多

关键词 林地 叶面积指数 遥感反演 随机森林模型 支持向量回归模型 反向传播神经网络模型

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改进的QPSO-BP算法的铀价格预测模型及应用 被引量：3

17

作者 陈建宏 周汉陵 +1 位作者 于凤玲 杨珊 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第21期235-239,244,共6页

铀产品价格的变化直接决定了铀矿项目的价值,铀产品价格的预测,可提高企业的经营决策能力和抗风险能力。为提高预测的精度,采用基于改进的量子粒子群算法优化训练BP神经网络的学习算法,对铀价格进行建模预测。采用改进的QPSO算法优化BP... 铀产品价格的变化直接决定了铀矿项目的价值,铀产品价格的预测,可提高企业的经营决策能力和抗风险能力。为提高预测的精度,采用基于改进的量子粒子群算法优化训练BP神经网络的学习算法,对铀价格进行建模预测。采用改进的QPSO算法优化BP网络的权值与阈值。将通过优化搜索得到的粒子的位置向量解码作为网络的权值与阈值,选择网络结构5-11-1对铀价格进行预测。结果表明:QPSO-BP模型的预测精度(0.15%)高于PSO-BP模型(4.55%)与BP模型(30.86%)。泛化能力指标平均相对变动值为0.002 5,预测结果的泛化能力提高。相对误差分布集中,预测结果稳定。说明该模型在铀价格预测中有效,对项目投资决策有一定的参考价值。 展开更多

关键词 价格预测 量子粒子群算法 量子粒子群算法(QPSO)-反向传播(BP)模型 铀价

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电力负荷的径向基函数神经网络模型预测 被引量：1

18

作者 李程 谭阳红 《广东电力》 2010年第5期1-3,11,共4页

由于基于反向传播(back propagation,BP)的神经网络模型自身固有的缺点,其电力负荷预测结果不理想,而径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型具有全局逼近的性质,不存在局部最小问题,为此,针对中长期电力负荷预测,给出了RB... 由于基于反向传播(back propagation,BP)的神经网络模型自身固有的缺点,其电力负荷预测结果不理想,而径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型具有全局逼近的性质,不存在局部最小问题,为此,针对中长期电力负荷预测,给出了RBF的预测原理,推导权值的更新方式,并和BP方法结果进行对比分析,结果证明基于RBF神经网络模型的方法收敛速度快、预报精度高、误差小。 展开更多

关键词 反向传播神经网络模型 径向基函数神经网络模型 负荷预测

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坝基老化的反向水文地球化学模拟 被引量：1

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作者 阿里木.吐尔逊 徐卫亚 萨肯.赛麦提 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2006年第5期14-17,共4页

根据不同化学组分在坝基岩水系统中的相互转化规律,建立了坝基老化的反向水文地球化学模型,利用Barrodale-Roberts算法对模型进行求解,计算给定随机误差极限范围内不同坝基渗漏量条件下的坝基岩土体与地下水溶液间的物质交换量及其变化... 根据不同化学组分在坝基岩水系统中的相互转化规律,建立了坝基老化的反向水文地球化学模型,利用Barrodale-Roberts算法对模型进行求解,计算给定随机误差极限范围内不同坝基渗漏量条件下的坝基岩土体与地下水溶液间的物质交换量及其变化范围。将该模型应用到新安江大坝右坝段坝基老化分析中,结果表明所建立的模型可靠实用,求解速度较快。 展开更多

关键词 坝基老化 反向水文地球化学模型 Barrodale-Roberts算法 新安江大坝

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基于ARIMA-BP模型的北京市平谷区地下水水质双尺度预测 被引量：3

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作者 秦梓萱 郭健 许模 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期121-128,共8页

选取区域尺度监测井PG-32和场地尺度监测井PG-45、PG-56中的水质指标为研究对象,采用差分自回归移动平均(ARIMA)模型对Cl-、SO42-和总溶解性固体物质(TDS)浓度进行线性预测,利用反向传播(BP)神经网络模型和等权重法组合ARIMA-BP模型对... 选取区域尺度监测井PG-32和场地尺度监测井PG-45、PG-56中的水质指标为研究对象,采用差分自回归移动平均(ARIMA)模型对Cl-、SO42-和总溶解性固体物质(TDS)浓度进行线性预测,利用反向传播(BP)神经网络模型和等权重法组合ARIMA-BP模型对监测井PG-32中的Cl-、SO42-和TDS指标浓度进行非线性预测.结果表明,线性预测方法更适用于区域尺度下的水质预测;ARIMA模型、BP神经网络模型和ARIMA-BP组合模型对PG-32中水质指标预测的平均相对误差分别为6.11%、6.17%和2.94%,验证了组合模型的优越性;ARIMA-BP模型的预测显示未来区域地下水中Cl-、SO42-浓度变化相对平稳,TDS浓度呈现上升趋势,需引起地下水预警的重视. 展开更多

关键词 地下水水质预测 差分自回归移动平均模型 反向传播神经网络模型 组合模型 双尺度

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