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基于线性回归分析与BP神经网络的枣树需水量研究
1
作者 方婷 《南方农机》 2025年第5期44-46,50,共4页
【目的】需水量的预测是实现智能灌溉的关键环节,将先进的计算机技术应用到需水量的预测中具有重要现实意义。【方法】根据气象资料数据以及枣树逐日参考需水量,以空气温度、平均风速、空气湿度、日照时数为输入向量,采用线性回归分析... 【目的】需水量的预测是实现智能灌溉的关键环节,将先进的计算机技术应用到需水量的预测中具有重要现实意义。【方法】根据气象资料数据以及枣树逐日参考需水量,以空气温度、平均风速、空气湿度、日照时数为输入向量,采用线性回归分析和BP神经网络模型对枣树需水量进行了相关预测研究,并从365组实验数据中随机选取40组样本数据进行了枣树需水量预测对比。【结果】1)整体线性回归分析要优于逐步线性回归分析,且空气温度、平均风速、空气湿度对枣树需水量的影响要高于日照时数;2)BP神经网络的预测值与实际值的线性拟合值为0.983,高于线性回归方程的0.941;3)BP神经网络的残差相对较小且波动幅度小,而线性回归方程的残差较大且不稳定;BP神经网络相对于线性回归分析对需水量的预测效果更好,更适用于枣树需水量的预测研究;而线性回归分析可以分析出气象因素对需水量的影响程度,能够为模型输入向量的选择提供依据。【结论】本研究为后续枣树需水量预测研究奠定了一定的基础,未来的研究工作中可以选取更多的影响因素来进行试验,进一步提高预测效果,助力实现枣树智能节水灌溉。 展开更多
关键词 线性回归分析 bp神经网络 枣树需水量预测 线性拟合
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NGO-BP神经网络混凝土预应力渡槽热学参数反演分析
2
作者 曾江涛 于家辉 +2 位作者 赵程 詹双桥 方朝阳 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第6期108-113,120,共7页
针对薄壳混凝土预应力渡槽有限元模拟中热学参数不准确,经验值参考性差、传统反分析方法准确率低以及BP神经网络对初始权值和阈值高度依赖等问题,根据实际工程需求,构建四输入层,五隐藏层,三输出层结构的神经网络,并引入北方苍鹰优化算... 针对薄壳混凝土预应力渡槽有限元模拟中热学参数不准确,经验值参考性差、传统反分析方法准确率低以及BP神经网络对初始权值和阈值高度依赖等问题,根据实际工程需求,构建四输入层,五隐藏层,三输出层结构的神经网络,并引入北方苍鹰优化算法(NGO)对BP神经网络进行优化,运用有限元仿真样本模拟训练了混凝土预应力渡槽热学参数反演的NGO-BP神经网络,将其应用于某预应力U形渡槽的热学参数反演中,对比了现场监测数据、传统BP神经网络方法以及采用遗传算法(GA)优化的BP神经网络方法的计算结果。结果表明:NGO-BP神经网络在计算精度和收敛效率等方面均显著提高,参数反演后的有限元结果与监测数据吻合良好,能够更好地指导混凝土预应力渡槽的施工实践。 展开更多
关键词 预应力渡槽 混凝土 热学参数 反演分析 bp神经网络
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基于BP神经网络结合ERA5数据的风电功率预测 被引量：1
3
作者 王婷婷 李斯胜 +4 位作者 于伟 能锋田 李星南 杨佳琳 熊亮 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期183-189,共7页
随着我国风力发电技术的不断发展和完善,风电在电力系统运行和调度的作用越来越突出。为了高效准确地预测风电功率,减少大量风电入网带来的负面影响,本文基于BP神经网络结合ERA5数据对我国北方某风电场进行风电功率预测,并采用粒子群优... 随着我国风力发电技术的不断发展和完善,风电在电力系统运行和调度的作用越来越突出。为了高效准确地预测风电功率,减少大量风电入网带来的负面影响,本文基于BP神经网络结合ERA5数据对我国北方某风电场进行风电功率预测,并采用粒子群优化(particle swarm algorithm,PSO)算法优化模型,结合平均绝对误差、均方根误差和Pearson相关系数分析风电功率预测效果。结果表明,模型训练集中预测与实测风电功率变化趋势基本一致,呈现同增同减的趋势,BP模型的平均绝对误差为702.12 W,均方根误差为1000.18 W,相关系数为0.91,PSO-BP模型的平均绝对误差为700.75 W,均方根误差为995.16 W,相关系数为0.94;测试集中ERA5数据在一定程度上高估了风电功率,但整体趋势基本一致,BP模型的平均绝对误差为861.09 W,均方根误差为1150.86 W,相关系数为0.81;PSO-BP模型的平均绝对误差为829.55 W,均方根误差为1117.39 W,相关系数为0.83,模型的预测效果相对较好,PSO-BP模型相较于BP模型的预测效果均有一定程度的提高,在该区域的风电功率预测方面有较好的适用性。研究结果可为缺乏观测数据或观测数据质量不高的地区预测风电功率提供参考。 展开更多
关键词 风力发电 bp神经网络 ERA5再分析资料 粒子群优化算法 风电功率预测
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基于BP神经网络的路堑下穿致高铁桥墩位移的预测
4
作者 宋旭明 陈松 +2 位作者 唐冕 孙凯 程丽娟 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期2539-2549,共11页
依托某新建路堑工程,建立土体-桥梁三维数值模型,采用正交试验法分析高铁桥梁附加位移的参数敏感性,利用拉丁超立方抽样方法,通过神经网络(backpropagation neural network)拟合墩顶附加位移与主要影响因素的隐式函数关系,结合蒙特卡洛... 依托某新建路堑工程,建立土体-桥梁三维数值模型,采用正交试验法分析高铁桥梁附加位移的参数敏感性,利用拉丁超立方抽样方法,通过神经网络(backpropagation neural network)拟合墩顶附加位移与主要影响因素的隐式函数关系,结合蒙特卡洛法,对参数进行1×10^(6)次抽样计算,得到墩顶附加位移的超限概率。研究结果表明:浅层土体力学参数对墩顶纵向位移的影响较大,开挖深度对墩顶纵向位移的影响最显著;最优BP神经网络模型预测的墩顶附加位移与有限元计算值的均方误差为4.345×10^(-4),最大相对误差为5.1%,表明最优BP神经网络模型可代替有限元进行快速估算;当开挖深度在2 m以内时,背景工程墩顶纵向附加位移基本不会超限,当开挖深度为3 m时,超限概率达40%,建议开挖前采用适当的支护措施以确保结构安全。 展开更多
关键词 路堑开挖 敏感性分析 随机响应面 bp神经网络 位移预测 可靠度
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PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中的应用
5
作者 杨健 《农机化研究》 北大核心 2025年第3期254-258,共5页
拖拉机发动机故障诊断是指通过对拖拉机发动机的运行状态、传感器数据等信息进行分析和处理,识别出发动机故障的类型和位置,及时准确地诊断拖拉机发动机故障,对于提高农机装备的使用效率和经济效益具有重要的意义。为此,基于主成分分析(... 拖拉机发动机故障诊断是指通过对拖拉机发动机的运行状态、传感器数据等信息进行分析和处理,识别出发动机故障的类型和位置,及时准确地诊断拖拉机发动机故障,对于提高农机装备的使用效率和经济效益具有重要的意义。为此,基于主成分分析(PCA)算法对拖拉机发动机的传感器数据进行降维处理,并使用BP神经网络对降维后的数据进行分类识别,以实现拖拉机发动机故障的诊断。试验结果表明:PCA-BP神经网络模型可以准确地诊断拖拉机发动机的多种故障,相比于传统的BP神经网络模型,具有更高的准确率和更好的泛化能力,表明PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中具有较大的应用前景。 展开更多
关键词 拖拉机发动机 故障诊断 主成分分析 bp神经网络
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基于BP神经网络的敦煌图案在旗袍中的感性应用 被引量：1
6
作者 方思涵 薛媛 《毛纺科技》 北大核心 2025年第3期86-93,共8页
为提高敦煌图案在旗袍中的设计效率,满足消费者对旗袍图案的感性需求,提出基于BP神经网络的敦煌图案在旗袍中的感性设计方法。筛选7类符合旗袍风格的敦煌图案,绘制16款旗袍刺激图,利用语义差异法设计调查问卷,获取消费者在12个维度对刺... 为提高敦煌图案在旗袍中的设计效率,满足消费者对旗袍图案的感性需求,提出基于BP神经网络的敦煌图案在旗袍中的感性设计方法。筛选7类符合旗袍风格的敦煌图案,绘制16款旗袍刺激图,利用语义差异法设计调查问卷,获取消费者在12个维度对刺激图的感性评价值,利用因子分析法对评价值进行数据分析,选出3个感性因子,从3个维度分析敦煌图案的设计要素并对其进行模块编码,构建消费者对旗袍的感性评价与敦煌图案的设计要素之间的关联模型,训练并验证该模型的准确性。结果表明:敦煌图案的类别、单元图案尺寸、排列方式的不同组合会使消费者展现出不同的感性心理;该BP神经网络模型具有可行性,可指导敦煌图案在旗袍中的感性设计。 展开更多
关键词 感性工学 旗袍 敦煌图案 因子分析 bp神经网络
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基于PSO-BP神经网络的单位注浆量预测 被引量：1
7
作者 陈泓 黄永辉 +1 位作者 张智宇 陈成志 《有色金属(中英文)》 北大核心 2025年第2期288-297,共10页
帷幕注浆作为矿山控制地下水的重要手段之一,对矿山的安全生产十分重要,单位注浆量作为注浆效果的关键评价指标,具有不确定性。基于尖山磷矿帷幕注浆试验段注浆数据,进行单位注浆量影响因素相关性分析,分别构建单位注浆量卷积神经网络(C... 帷幕注浆作为矿山控制地下水的重要手段之一,对矿山的安全生产十分重要,单位注浆量作为注浆效果的关键评价指标,具有不确定性。基于尖山磷矿帷幕注浆试验段注浆数据,进行单位注浆量影响因素相关性分析,分别构建单位注浆量卷积神经网络(CNN)、BP神经网络、遗传算法优化神经网络(GA-BP)和粒子群算法优化神经网络(PSO-BP)预测模型进行预测和准确性分析。结果表明:斯皮尔曼相关系数法和肯德尔相关系数法对单位注浆量影响因素分析结果一致,影响因素相关性由强到弱为:注浆持续时间、水灰比、注前透水率、注浆段长度、注浆压力、钻孔深度;PSO-BP神经网络模型预测效果明显优于另外三种预测模型,R^(2)达到0.94527,RMSE值分别降低80%、56%、49%;MAE值分别降低68.3%、48.6%、23.2%,验证了该模型的优越性。该模型能够更准确地对单位注浆量进行预测,对后续注浆工作的实施具有一定参考,可为帷幕注浆效果评价提供重要的指导建议。 展开更多
关键词 帷幕注浆 单位注浆量 相关性分析 bp神经网络 粒子群优化算法
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基于GM(1,1)与BP神经网络模型的西安市地下水位动态特征及趋势预测研究
8
作者 李培月 梁豪 +2 位作者 杨俊岩 田艳 寇晓梅 《西北地质》 北大核心 2025年第3期236-245,共10页
地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位... 地下水是干旱与半干旱地区极其珍贵的自然资源,地下水动态的精准预测与评估关乎着地下水资源的有效保护与合理利用。本研究根据西安市2010~2020年地下水位监测数据,系统分析了西安市地下水位年际、年内动态变化特征,探究了影响地下水位动态的主要因素,通过SPSS对影响地下水位动态的降水量和开采量两个主要因素进行相关性分析,并基于GM(1,1)灰度预测模型和BP神经网络模型对地下水位变动趋势进行了预测。结果表明:(1)2010~2016年,地下水位整体上呈下降趋势,2016~2020年间,得益于地下水压采和供水设施的不断优化完善,地下水位呈回升趋势。(2)降水和人为开采均对西安市地下水位变动具有显著影响;地下水位埋深是决定受降水影响程度的关键因素,其中河漫滩地区最为敏感,阶地次之,黄土塬区较弱。地下水开采量与地下水位埋深具有更强的相关性。这凸显了其在调控地下水位动态变化中的主导地位。(3)地下水位预测结果显示,随着地下水开采量呈现出逐年下降的趋势,研究区地下水整体处于波动上升趋势。本研究对西安市地下水动态的影响因素及预测趋势进行了研究,对地下水资源管理和可持续发展具有重要参考价值。 展开更多
关键词 地下水位动态 主导因素 回归分析 灰色模型 bp神经网络预测
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基于回归分析和GA-BP神经网络算法的3D打印件弯曲性能预测
9
作者 白鹤 杨鑫 +4 位作者 杨瑞琦 刘亚明 赵峥璇 庞瑞 何石磊 《工程塑料应用》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期89-94,共6页
为进一步探究熔融沉积成型(FDM)3D打印参数和制件弯曲性能之间的关系,创建合理的FDM 3D打印制件弯曲强度预测模型。根据正交试验L_(16)(4^(5))的设计原则和神经网络算法模型的构建要求,按照不同分层高度、填充密度、打印温度、打印速度... 为进一步探究熔融沉积成型(FDM)3D打印参数和制件弯曲性能之间的关系,创建合理的FDM 3D打印制件弯曲强度预测模型。根据正交试验L_(16)(4^(5))的设计原则和神经网络算法模型的构建要求,按照不同分层高度、填充密度、打印温度、打印速度以及外壳厚度五种因素,制备25组试验试样,并进行弯曲性能检测。随后通过建立GA-BP神经网络模型、传统BP神经网络模型以及多元回归方程模型,分别对FDM 3D打印制件弯曲性能进行预测,并将预测数据与试验测试数据进行对比。通过对比发现,GA-BP神经网络模型预测数据与试验测试数据更为接近,其平均误差为3.71%,且误差值整体波动最小,BP神经网络模型与多元回归方程模型预测精度相差不大,BP神经网络模型预测平均误差为8.05%,多元回归方程模型预测平均误差为9.07%,但多元回归方程误差值整体波动最大。因此,采用GA遗传算法优化后的BP神经网络模型在进行FDM 3D打印制件弯曲性能预测方面具有更高的精度和更良好的稳定性。 展开更多
关键词 回归分析 GA-bp神经网络 3D打印 弯曲性能 预测
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
10
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 bp神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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基于改进BP神经网络的船舶油耗预测方法研究
11
作者 吴泽颖 赵强 +1 位作者 胡智辉 王敬钰 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第11期149-154,共6页
为精确预估船舶油耗,推动航运业向绿色低碳转型,提出一种基于改进BP神经网络的船舶油耗预测方法。通过对原始航行数据进行预处理,去除噪声、偏差和异常值;利用核主成分分析法将数据中的10个原始变量降维为5个主成分,减少数据维度;采用... 为精确预估船舶油耗,推动航运业向绿色低碳转型,提出一种基于改进BP神经网络的船舶油耗预测方法。通过对原始航行数据进行预处理,去除噪声、偏差和异常值;利用核主成分分析法将数据中的10个原始变量降维为5个主成分,减少数据维度;采用遗传算法优化BP神经网络,建立高精度的船舶油耗模型。以1艘液化石油天然气运输船为研究对象,实验结果表明,优化后的BP神经网络油耗模型在预测性能方面获得较大提升,训练集和验证集的均方根误差分别降低了0.1122和0.1068,决定系数提高1.58%。该研究成果能够为船舶节能减排提供可靠的决策支持。 展开更多
关键词 bp神经网络 核主成分分析 遗传算法 船舶油耗 预测模型
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基于小波分析和BP神经网络的农业机械化作业水平预测 被引量：1
12
作者 夏晶晶 吕恩利 +1 位作者 邬锡权 陈明林 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第12期312-318,共7页
为提高我国农业机械化作业水平的预测精度,针对农业机械化作业水平非线性和非平稳性的特点,基于小波分析和BP神经网络的基本原理,建立小波-BP神经网络的预测模型。首先,系统地分析并提取农业机械化作业水平主要影响因素,采用主成分分析... 为提高我国农业机械化作业水平的预测精度,针对农业机械化作业水平非线性和非平稳性的特点,基于小波分析和BP神经网络的基本原理,建立小波-BP神经网络的预测模型。首先,系统地分析并提取农业机械化作业水平主要影响因素,采用主成分分析的方法进行降维处理;然后,对我国农业机械化作业水平时间序列和影响因素主成分序列进行小波分解获取低频分量和高频分量,进而对低频分量与高频分量分别建立BP神经网络预测模型;最后,将预测得到的低频分量和高频分量通过线性叠加得到最终预测结果。以我国农业机械化作业水平预测为例对该方法进行验证,结果表明:小波-BP神经网络预测模型具有较好的预测效果,模型评价指标平均相对误差、均方根误差、希尔不等系数、一致性指标、有效系数和优秀率分别为0.44%、0.293、0.002 4、0.90、0.972 7和100%,各评价指标均优于其他模型。 展开更多
关键词 农业机械化作业水平 主成分分析 小波分析 bp神经网络
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基于神经网络模型的煤层气产能预测研究
13
作者 金毅 郑晨晖 +5 位作者 宋慧波 马家恒 杨运航 刘顺喜 张昆 倪小明 《河南理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期46-56,共11页
目的煤层气产能主要受地质和工程因素影响,阐明这些因素对煤层气井产能的影响机制是实现储层精细改造和煤层气井提产的基础。方法本文以沁水盆地柿庄南区块为研究对象,综合考虑地质背景、储层物性和动态排采数据,利用神经网络算法开展... 目的煤层气产能主要受地质和工程因素影响,阐明这些因素对煤层气井产能的影响机制是实现储层精细改造和煤层气井提产的基础。方法本文以沁水盆地柿庄南区块为研究对象,综合考虑地质背景、储层物性和动态排采数据,利用神经网络算法开展煤层气产能预测。首先,利用灰色关联分析法遴选出10个地质参数作为煤层气产能预测的主控因素,在此基础上,运用模糊数学法实现研究区34口煤层气井富集区划分,最后,根据分类结果,结合实际排采数据,分别利用BP(back propagation)和LSTM(long short-term memory)神经网络算法实现煤层气井日产气量预测。结果结果表明:(1)渗透率、含气饱和度和储层压力梯度等10个参数是影响研究区煤层气产气性能的关键因素;(2)利用模糊数学评价方法评价煤层气的富集,可将研究区34口井产气效果划分为有利区、较有利区和不利区;(3)依托LSTM算法建立了煤储层日产气量预测模型,预测误差值为4.06%~14.79%,平均误差值为11.09%,预测精度明显高于BP神经网络模型,结论根据LSTM算法建立的煤储层日产气量预测模型稳定性好且预测精度高,可作为煤储层产能长程预测的一种有效手段,进而为煤层气开发工艺布施与排采方案制定提供科学依据。 展开更多
关键词 LSTM神经网络 bp神经网络 灰色关联分析 产能预测
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基于神经网络模型的县域尺度农业碳排放研究
14
作者 张合兵 潘怡莎 +2 位作者 聂小军 王重洋 张慧芳 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期111-120,共10页
目的为测算平顶山市各县区2010—2020年农业碳排放,开展基于神经网络模型的县域尺度农业碳排放研究。方法从县域角度出发,从投入与产出角度对各影响因子进行分析,并在此基础上建立农业碳排放预测模型。采用灰色关联分析和Robust回归分析... 目的为测算平顶山市各县区2010—2020年农业碳排放,开展基于神经网络模型的县域尺度农业碳排放研究。方法从县域角度出发,从投入与产出角度对各影响因子进行分析,并在此基础上建立农业碳排放预测模型。采用灰色关联分析和Robust回归分析,得出各影响因素的关联程度及对农业碳排放的影响,初步确定各影响因素权重,建立神经网络预测模型,并将预测结果与实际值进行检验评价。结果结果表明:(1)平顶山市受农业生产分布区域影响,环中心城区县市承担主要农业生产活动,农业碳排放量较高;(2)灰色关联分析结果显示,农资投入要素对平顶山农业碳排放量影响显著,其中化肥与碳排放量相关度最高,产出因素相关度存在一定差异;(3)Robust回归分析结果给出了各影响因素的影响方向,指出玉米种植对农业碳排放的产生呈负相关关系,油料,瓜果,农业劳动力与农业碳排放关系不明显;(4)预测模型结果与实际值相关系数R2为0.99,拟合度较好。结论研究结果可为区域农业高质量发展和农业碳减排政策的制定提供一定理论支持与技术支撑。 展开更多
关键词 农业碳排放 灰色关联 神经网络 Robust回归分析 农业碳排放影响因素
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基于相关性分析和SSA-BP神经网络的铝合金电阻点焊质量预测 被引量：3
15
作者 董建伟 胡建明 罗震 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期13-18,32,I0003,I0004,共9页
基于电阻点焊过程中工艺信号特征,在不同间距、不同间隙和不同间距与间隙3种条件下,引入相关性分析方法分析工艺信号与熔核直径之间的相关性,并建立基于麻雀搜索算法-BP神经网络(sparrow search algorithmback propagation neural netwo... 基于电阻点焊过程中工艺信号特征,在不同间距、不同间隙和不同间距与间隙3种条件下,引入相关性分析方法分析工艺信号与熔核直径之间的相关性,并建立基于麻雀搜索算法-BP神经网络(sparrow search algorithmback propagation neural network,SSA-BP)的电阻点焊质量预测模型,将功率、焊接电流、焊接电压和动态电阻作为预测模型输入特征.结果表明,经麻雀搜索算法优化后的BP神经网络在测试集上的决定系数R2、均方误差(meansquare error,MSE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为0.95,1.55,1.24和0.90,均优于BP模型.获得了功率、焊接电流、焊接电压和动态电阻与熔核直径的映射关系,可为焊接的工艺参数设计提供依据. 展开更多
关键词 电阻点焊 熔核直径 麻雀搜索算法 bp神经网络 相关性分析
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基于BP神经网络和路径分析模型的生态园林城市——以郑州为例 被引量：3
16
作者 郭慧锋 刘高飞 《生态经济》 北大核心 2024年第6期85-91,共7页
生态园林城市绿化规模的预测是生态园林城市发展中的一个核心问题,其与经济指标、社会指标、环境指标存在着复杂的非线性关系。BP神经网络由于具有良好的非线性拟合性能,而被应用于各种预测领域。首先,采用文献分析法梳理出固定资产投... 生态园林城市绿化规模的预测是生态园林城市发展中的一个核心问题,其与经济指标、社会指标、环境指标存在着复杂的非线性关系。BP神经网络由于具有良好的非线性拟合性能,而被应用于各种预测领域。首先,采用文献分析法梳理出固定资产投资额、GDP等26个影响生态园林城市绿化建设的因素。其次,以2019年被命名为国家生态园林城市的郑州市为研究对象,基于BP神经网络理论训练了生态园林城市绿化规模的预测模型,并对训练集、测试集的预测值和真实值进行对比分析。最后,通过构建路径分析模型梳理出26个影响因素中复杂的因果关系,包括直接间接影响、正负反馈、路径系数等。研究发现:训练的“26-7-1”网络结构的BP神经网络能够准确预测出生态园林城市的绿化规模,进而可为生态园林城市发展中,如何科学、合理地预测适应城市发展的绿化规模提供依据;构建的路径分析模型,可以反映城市发展中各影响因素以何种方式和强度影响生态园林城市绿化建设。 展开更多
关键词 生态园林城市 绿化规模 预测模型 bp神经网络 路径分析
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基于改进BP神经网络的河北省碳排放预测 被引量：10
17
作者 王永利 李颐雯 +4 位作者 王欢 董鹏旭 滕越 蔺媛 刘琳 《生态经济》 北大核心 2024年第6期30-37,共8页
“双碳”目标背景下,针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据,研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征,并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势,选取IPCC二氧化碳排放... “双碳”目标背景下,针对河北省高碳经济发展模式难以改变、以往预测模型难以满足现实需求等问题。论文根据统计年鉴数据,研究河北省能源消费趋势和分行业碳排放特征,并借助脱钩指数探究河北省碳排放动态变化趋势,选取IPCC二氧化碳排放的计算方法,基于6项碳排放量影响因素建立遗传算法(GA)优化BP神经网络的河北省碳排放模型,对河北省2021—2030年碳排放量进行仿真预测。结果显示:河北省能源效率低于全国水平,河北省工业碳排放量最高;河北省的经济增长与碳排放之间主要呈弱脱钩态势;GA-BP模型预测结果比BP模型更加稳定,误差较小,更适合用于碳排放量的预测。预测结果显示,河北省未来碳排放量呈缓慢增长趋势,以期为政府决策提供理论依据,助力河北省“双碳”目标的实现。 展开更多
关键词 碳排放预测 bp神经网络 脱钩分析 河北省
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基于回归分析与BP神经网络的风机噪声预测 被引量：7
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作者 程静 王维庆 何山 《噪声与振动控制》 CSCD 2013年第6期49-52,123,共5页
针对能源问题和风力发电机组噪声检测过程复杂的现状,研究IEC 61400-11风力发电机组噪声测量技术标准,提出一种回归分析和BP神经网络相结合的方法,对风电机组噪声的A计权声压级进行预测。由风电现场采集的数据建立多元线性回归方程,求... 针对能源问题和风力发电机组噪声检测过程复杂的现状,研究IEC 61400-11风力发电机组噪声测量技术标准,提出一种回归分析和BP神经网络相结合的方法,对风电机组噪声的A计权声压级进行预测。由风电现场采集的数据建立多元线性回归方程,求取回归系数,分析简化后,用较少的输入量训练BP神经网络,建立机组的噪声预测模型。将模型应用于新疆某风电场的实际测试过程中,效果良好,验证该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 声学 风力发电 噪声预测 回归分析 bp神经网络
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BP神经网络和多元回归方法在乒乓球技战术能力分析中的应用 被引量：14
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作者 杨青 张辉 《成都体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2016年第1期78-82,共5页
运用BP神经网络和多元回归对优秀男子乒乓球运动员的技战术能力进行了分析,结果显示:(1)BP神经网络和多元回归构建的技战术能力模型都具有较高的拟合和预测效能,但BP神经网络在拟合和预测精度上优于多元回归;(2)优秀男子乒乓球运动员第... 运用BP神经网络和多元回归对优秀男子乒乓球运动员的技战术能力进行了分析,结果显示:(1)BP神经网络和多元回归构建的技战术能力模型都具有较高的拟合和预测效能,但BP神经网络在拟合和预测精度上优于多元回归;(2)优秀男子乒乓球运动员第一重要技战术能力为发抢能力,第二重要为发球轮相持能力和接抢能力,接发球轮相持为第四重要能力;(3)乒乓球运动员技战术能力间存在补偿效应,各种技战术水平组合的比赛评定总分大于13分即可获得比赛胜利。 展开更多
关键词 bp神经网络 多元回归 乒乓球 技战术
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河南省农用地集约利用影响因素分析及实证研究——基于BP神经网络和岭回归分析 被引量：2
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作者 孟庆香 宋文博 +2 位作者 康凯 王杨 李青松 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期887-893,共7页
基于农用地集约利用水平的综合测度,深入分析影响因素对其产生的影响效果,对于挖掘农用地利用潜力和保障粮食安全有着重要意义。利用河南省1978—2012年的相关数据,建立适用于河南省的农用地集约利用评价体系,用BP神经网络对农用地集约... 基于农用地集约利用水平的综合测度,深入分析影响因素对其产生的影响效果,对于挖掘农用地利用潜力和保障粮食安全有着重要意义。利用河南省1978—2012年的相关数据,建立适用于河南省的农用地集约利用评价体系,用BP神经网络对农用地集约利用水平进行测算,在此基础上构建河南省农用地集约利用变化的多元回归模型,借助岭回归估计修正了回归模型中的系数。研究结果表明:1978—2012年期间,河南省农用地集约利用水平整体呈现出上升趋势;农用地集约利用综合指数与农用地受灾面积、农业人口和人均耕地面积存在负相关关系,与有效灌溉面积、农民人均收入、农业总产值和政策法规存在正相关关系;农用地受灾面积、有效灌溉面积、农民人均收入、农业总产值、农业人口、人均耕地、政策法规每变化1单位将分别引起农用地集约利用综合指数变化0.046 13、0.200 04、0.202 68、0.207 38、0.024 16、0.218 55、0.156 65单位的变动。 展开更多
关键词 农用地 集约利用 bp神经网络 岭回归
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