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基于神经网络模型的县域尺度农业碳排放研究
1
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PSO-BP神经网络高速公路建设期碳排放预测方法
2
作者 赵全胜 李斐 +4 位作者 郭风爱 于建游 徐士钊 胡运朋 褚晓萌 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第3期312-321,共10页
为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设... 为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设层、能源消耗层与材料消耗层4个维度凝练出路线长度、路基长度、路面长度、隧道长度、桥涵长度、互通区长度、挖方量、填方量、柴油消耗量、水泥消耗量、碎石消耗量和钢筋消耗量12个关键指标;获取36个高速公路项目数据作为模型训练的实证样本,结合误差指标进行对比分析。结果表明,所得PSO-BP模型R2为0.974,BP模型R2为0.890,前者更接近于1;与生命周期法结果相比较,PSO-BP比未优化的BP与真实值之间偏差更小。划分的4个维度层和选择的12个关键指标使得在高速公路设计规划阶段即可预测得到建设期的碳排放,为高速公路的低碳建设提供了参考。 展开更多
关键词 道路工程其他学科 碳排放预测 PSO-BP神经网络 模型优化 因素分析
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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
3
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RBF神经网络的PM_(2.5)浓度预测
4
作者 万梓康 谢劭峰 +3 位作者 林买金 孟春阳 彭祥天 张茗斐 《环境监测管理与技术》 北大核心 2025年第4期67-72,共6页
针对传统RBF神经网络在PM_(2.5)回归预测中参数优化的问题,提出了粒子群算法优化的径向基神经网络(PSO-RBF)、鲸鱼算法优化的径向基神经网络(WOA-RBF)、北方苍鹰算法优化的径向基神经网络(NGO-RBF)和灰狼算法优化的径向基神经网络(GWO-R... 针对传统RBF神经网络在PM_(2.5)回归预测中参数优化的问题,提出了粒子群算法优化的径向基神经网络(PSO-RBF)、鲸鱼算法优化的径向基神经网络(WOA-RBF)、北方苍鹰算法优化的径向基神经网络(NGO-RBF)和灰狼算法优化的径向基神经网络(GWO-RBF)4种模型,以2021年12月1日—2022年8月31日拉萨、成都、北京和上海的大气污染物、气象因素、大气可降水量(PWV)及叶面积指数(LAI)的小时数据作为训练集,分别预测了4个城市在2022年9月、10月、11月共计91 d的PM_(2.5)质量浓度变化。结果表明:PSO-RBF模型的优化性能最为显著,相对于RBF模型,PSO-RBF模型的MAE、MAPE、RMSE、R^(2)均得到显著提升。 展开更多
关键词 PM_(2.5) RBF神经网络 粒子群算法 大气污染物 气象因素 回归预测
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基于Probit回归模型和BP神经网络模型的宁夏盐池滩羊产量影响因素及预测研究
5
作者 陈翔 王劲松 +3 位作者 王晓静 闫玥 李月祥 于艳丽 《现代化农业》 2024年第2期82-84,共3页
通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,... 通过对滩羊养殖户户主和家庭基本特征、养殖场生产经营特征、优质化生产认知情况以及疫病防治情况进行调查,采用Probit回归模型和BP神经网络模型分析了宁夏盐池县12个滩羊养殖村滩羊肉产量的影响因素,并预测了未来5年的滩羊肉产量情况,预测结果表明到2025年,宁夏滩羊产量将达12.5万t,宁夏滩羊产业总体呈现良好的发展势头。 展开更多
关键词 Probit回归模型 BP神经网络模型 宁夏滩羊 产量影响因素 产量预测
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基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型 被引量：5
6
作者 高科 吕航宇 +1 位作者 戚志鹏 刘玉姣 《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2024年第1期7-13,共7页
根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因... 根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 矿井通风 巷道通风摩擦阻力系数 预测模型 PCA-BP神经网络 主成分分析 影响因素
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基于双隐含层BP神经网络的某金矿回收率预测研究 被引量：1
7
作者 张帅 赵鑫 +3 位作者 彭祥玉 王宇斌 桂婉婷 田家怡 《黄金科学技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期170-178,共9页
为掌握某金矿选矿工艺影响因素对金实际回收率的作用规律并预测金的回收率,采用正交试验方法开展了金矿浮选试验,通过Pearson系数分析金回收率对不同工艺因素的敏感性,并利用双隐含层BP神经网络对金回收率进行预测。结果表明:生产过程... 为掌握某金矿选矿工艺影响因素对金实际回收率的作用规律并预测金的回收率,采用正交试验方法开展了金矿浮选试验,通过Pearson系数分析金回收率对不同工艺因素的敏感性,并利用双隐含层BP神经网络对金回收率进行预测。结果表明:生产过程中金回收率对不同因素的敏感性由大到小依次为2#油用量、Na2S用量、丁基黄药用量、CuSO_(4)用量和磨矿细度。在此基础上,选用2#油用量、Na_(2)S用量和丁基黄药用量3个主要影响因素,使用不同隐含层激活函数的BP神经网络对金回收率进行预测。预测结果表明:当使用“logsig”作为激活函数时,其拟合度与精度较高,拟合优度R2为0.9792,相对平均误差仅为0.666%,说明该模型能够较好地预测金回收率。研究结果对贵金属矿山生产中金属回收率的预测有一定的参考意义。 展开更多
关键词 BP神经网络 Pearson系数 激活函数 影响因素 金矿 回收率
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基于MI-PSO-RBF神经网络的铁路客货运量预测研究 被引量：3
8
作者 薛锋 吴林鸿 +1 位作者 汪雯文 周琳 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第9期123-135,共13页
准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选... 准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选取相关指标,利用互信息素法对指标进行筛选,构建影响因素指标体系。基于该指标体系,运用粒子群算法优化的RBF神经网络模型分别对铁路客货运量进行预测,并与传统的BP神经网络、RBF神经网络预测模型进行比较。结果显示,经过参数调整优化后的MI-PSO-RBF神经网络在铁路客运量及货运量的预测精度方面表现最佳,测试集R2分别达到了0.9481与0.9911,具有较高的精度及泛化能力,表明该组合预测模型能够进一步提升神经网络模型预测铁路客货运量精确度。 展开更多
关键词 客货运量预测 互信息素 粒子群算法 RBF神经网络 影响因素法
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基于因素神经网络理论的网络攻击态势小生境模型研究 被引量：2
9
作者 陶源 刘增良 +2 位作者 张智南 王盼卿 郭春霞 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期680-684,共5页
结合因素神经网络(FNN)理论,定义了网络攻击态势小生境模型,从攻击角度对目标网络系统整体性能的变化进行了形式化分析。通过攻击态势提取、攻击态势理解和攻击态势显示这三个步骤分别得到了攻击态势因素藤、攻击态势因素网和小生境态... 结合因素神经网络(FNN)理论,定义了网络攻击态势小生境模型,从攻击角度对目标网络系统整体性能的变化进行了形式化分析。通过攻击态势提取、攻击态势理解和攻击态势显示这三个步骤分别得到了攻击态势因素藤、攻击态势因素网和小生境态势图。最后进行了仿真实验,并给出了网络攻击进行小生境态势图、攻击成功小生境态势图和攻击失败小生境态势图,实验结果表明了该模型可以有效地用于网络攻击仿真研究和仿真训练。 展开更多
关键词 攻击态势 小生境模型 因素神经网络(fnn) 攻击态势因素藤 攻击态势因素网
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前馈神经网络在预测连续泄漏系数中的应用 被引量：2
10
作者 何娟霞 黄丽文 +1 位作者 蒋文豪 段青山 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2179-2189,共11页
受泄漏孔几何参数、液位、液体物理特性及流动状态等因素影响,储罐连续泄漏系数难以直接采用流体力学建模求解。通过常压立式储罐连续泄漏试验获取数据样本,利用前馈神经网络(Feedforward Neural Network, FNN)算法构建连续泄漏系数(Cs... 受泄漏孔几何参数、液位、液体物理特性及流动状态等因素影响,储罐连续泄漏系数难以直接采用流体力学建模求解。通过常压立式储罐连续泄漏试验获取数据样本,利用前馈神经网络(Feedforward Neural Network, FNN)算法构建连续泄漏系数(Cs)与输入变量间的非线性关系,建立基于前馈神经网络算法的Cs预测模型。模型性能评估结果表明,模型的平均绝对误差(EMA)、解释方差分(SEV)及决定系数(R2)分别为0.015 4、0.949 2及0.948 2,表明模型预测性能良好。与相应连续泄漏试验值比较,预测Cs的总平均绝对偏差范围为5.28%~7.34%,质量流率平均偏差为4.60%~6.51%,连续泄漏量的平均偏差为0.84%~2.03%,模型预测结果优于采用泄漏经验常数的计算结果,证明该模型可有效预测连续泄漏期间Cs值及变化趋势。 展开更多
关键词 安全工程 储罐连续泄漏 泄漏系数 深度学习 前馈神经网络(fnn) 预测模型
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基于改进LSTM神经网络的电动汽车充电负荷预测 被引量：9
11
作者 林祥 张浩 +1 位作者 马玉立 陈良亮 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期97-101,共5页
当前对电动汽车(EV)充电负荷预测的研究缺少真实的数据支撑,并且模型考虑场景过于简单,影响因素考虑不到位,预测结果缺乏说服力。基于此,提出一种考虑多种电动汽车充电负荷影响因素的电动汽车充电负荷预测方法。首先,考虑天气、季节、... 当前对电动汽车(EV)充电负荷预测的研究缺少真实的数据支撑,并且模型考虑场景过于简单,影响因素考虑不到位,预测结果缺乏说服力。基于此,提出一种考虑多种电动汽车充电负荷影响因素的电动汽车充电负荷预测方法。首先,考虑天气、季节、温度、工作日、节假日等因素对电动汽车充电负荷的影响,采用三标度层次分析法分析各影响因素权重;其次,建立LSTM神经网络预测模型,通过真实数据训练得到用于预测的LSTM神经网络模型,结合影响因素权重分析结果对预测模型进行修正,得到最终的改进LSTM神经网络负荷预测模型;最后,采用常州某小区的真实数据对所提预测方法进行试验验证。结果表明,所提方法可以实现电动汽车充电负荷的精确预测,且负荷预测结果可为有序充电策略研究提供参考。 展开更多
关键词 电动汽车 充电负荷预测 LSTM神经网络模型 影响因素权重 层次分析法 有序充电
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基于模糊神经网络(FNN)的赤潮预警预测研究 被引量：17
12
作者 王洪礼 葛根 李悦雷 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期36-41,共6页
为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好... 为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能。 展开更多
关键词 赤潮预测 模糊神经网络(fnn) BP算法
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基于混合卷积神经网络的多特征负荷预测方法研究 被引量：5
13
作者 邹晴 李乐 +5 位作者 柳楠 李超然 曹竞元 于金骁 朱霄珣 于淼 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第9期54-62,共9页
针对负荷预测任务中准确性、稳定性和环境因素适应性的挑战,提出了一种基于混合卷积神经网络的电力负荷短期预测方法。提出了基于一维卷积神经网络(1D convolutional neural network,1D-CNN)的多尺度特征融合方法,通过融合不同尺度的特... 针对负荷预测任务中准确性、稳定性和环境因素适应性的挑战,提出了一种基于混合卷积神经网络的电力负荷短期预测方法。提出了基于一维卷积神经网络(1D convolutional neural network,1D-CNN)的多尺度特征融合方法,通过融合不同尺度的特征来捕捉负荷变化的趋势,提高了对负荷突变和复杂模式的识别能力;针对多种环境特征因素对电负荷影响的问题,设计了基于2D-CNN的多特征因素学习方法,提高了模型对环境因素与负荷间复杂关系的建模能力;构建了混合网络模型,通过对1D-CNN和2D-CNN的特征信息进行深度特征融合和信息传播,实现了有效关联时空特征的综合性负荷预测方法。开展了具体算例分析研究,通过分析参数优化和融合学习对模型精度和效率的影响,并与经典模型进行对比,结果显示所提模型的均方根误差(root mean squared error,RMSE)为36.3,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为5.34,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)为1.02%,有效提高了负荷预测的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 负荷预测 混合卷积神经网络 多尺度特征融合 多特征因素 融合学习
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干旱地区伤寒副伤寒与气象因素关系的BP神经网络模型 被引量：25
14
作者 曲波 黄德生 +3 位作者 郭海强 周宝森 董存华 卢景华 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2004年第3期165-167,共3页
目的　应用人工神经网络的原理和方法 ,探讨在干旱灾害条件下影响伤寒副伤寒流行的关键气象因子 ,建立旱灾地区传染病疫情的BP神经网络模型 ,并评价模型的拟合效果。方法　利用Matlab 6 5软件对人工神经网络BP模型进行构建、训练及模拟... 目的　应用人工神经网络的原理和方法 ,探讨在干旱灾害条件下影响伤寒副伤寒流行的关键气象因子 ,建立旱灾地区传染病疫情的BP神经网络模型 ,并评价模型的拟合效果。方法　利用Matlab 6 5软件对人工神经网络BP模型进行构建、训练及模拟。结果　伤寒副伤寒发病率回代平均误差率和R2 分别为 0 84%和 0 9999。自变量对输出的贡献量分析结果显示 ,平均蒸发量和平均气压对于伤寒副伤寒发病率影响最大。结论　伤寒副伤寒与气象因素关系的BP神经网络模型拟合效果较好 。 展开更多
关键词 干旱地区 副伤寒 气象因素 BP神经网络模型 神经网络 神经冲动
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人工神经网络模型用于分析气候因素对白纹伊蚊密度影响的初步探讨 被引量：12
15
作者 于德宪 林立丰 +4 位作者 罗雷 周文 高璐璐 陈清 俞守义 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1604-1605,1609,共3页
目的建立人工神经网络预测模型,分析气候因素对白纹伊蚊密度的影响。方法利用Matlab7.0软件中的神经网络模块,用广州市1995～2001年各月的平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均绝对湿度、平均蒸发量、平均降雨量、日照时间、平均风... 目的建立人工神经网络预测模型,分析气候因素对白纹伊蚊密度的影响。方法利用Matlab7.0软件中的神经网络模块,用广州市1995～2001年各月的平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均绝对湿度、平均蒸发量、平均降雨量、日照时间、平均风速等气候数据与白纹伊蚊等级数据建立误差反向传播网络预测模型,并对模型进行验证。结果神经网络经25次学习和训练,误差从0.305539下降至2.93751×10-14,通过建立的基于气候因素的神经网络模型对白纹伊蚊密度进行预测,其预测符合率为80%。结论基于气候因素的人工神经网络方法用于预测登革热媒介白纹伊蚊密度是可行的。 展开更多
关键词 登革热 白纹伊蚊 气候因素 人工神经网络模型
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用神经网络预测基于气象因素的绝缘子等值附盐密度 被引量：31
16
作者 张寒 文习山 丁辉 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期31-32,35,共3页
利用神经网络建立了温度、湿度、风速等主要气象因素与等值附盐密度之间关系的模型,并进行了现场数据拟合、迭代,验证了直接以气候数据来判断等值密度的可行性、实用性。这一方法不仅简单、有效,而且也为寻找污秽主要成因、提升绝缘子... 利用神经网络建立了温度、湿度、风速等主要气象因素与等值附盐密度之间关系的模型,并进行了现场数据拟合、迭代,验证了直接以气候数据来判断等值密度的可行性、实用性。这一方法不仅简单、有效,而且也为寻找污秽主要成因、提升绝缘子抗污闪能力提供了帮助。 展开更多
关键词 绝缘子 等值附盐密度 气象因素 神经网络 预测
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基于神经网络实用稳定性理论提高FNN容错性的方法及其在电力系统中的应用 被引量：5
17
作者 姜惠兰 孙雅明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期29-34,共6页
在神经网络(NN)实用稳定性理论和对前馈神经网络(feed-forward neural network, FNN)容错性能(fault- tolerance performance, FTP)理论分析的基础上,提出了一种提高FNN容错性的实用方法,该法建立了基于FNN学习与模糊处理相结合的FNN模... 在神经网络(NN)实用稳定性理论和对前馈神经网络(feed-forward neural network, FNN)容错性能(fault- tolerance performance, FTP)理论分析的基础上,提出了一种提高FNN容错性的实用方法,该法建立了基于FNN学习与模糊处理相结合的FNN模型重构机理,以改变FNN“伪吸引子”和“伪吸引域”来地提高FNN的FTP。文中以电力输电线路故障诊断为例,通过仿真测试证明了所提方法的可行性,并能有效地提高FNN的FTP,所研究的方法为基于FNN实时信息处理系统的实际应用提供了重要的保证。 展开更多
关键词 电力系统 神经网络 实用稳定性理论 fnn 容错性 输电线路 故障诊断
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基于人工神经网络模型的多个慢性病主要危险因素筛查研究 被引量：16
18
作者 曹文君 徐勇勇 +1 位作者 谭志军 王庸晋 《中国全科医学》 CAS CSCD 北大核心 2015年第25期3050-3053,3058,共5页
目的探讨基于人工神经网络(ANN)模型的多个慢性病主要危险因素筛查。方法选取2008年1月—2010年12月参加北京某健康管理中心体检的年龄45岁及以上人群6 938例。采用逐步回归和遗传算法相结合的方法确定ANN输入变量,尝试构建高血压、糖... 目的探讨基于人工神经网络(ANN)模型的多个慢性病主要危险因素筛查。方法选取2008年1月—2010年12月参加北京某健康管理中心体检的年龄45岁及以上人群6 938例。采用逐步回归和遗传算法相结合的方法确定ANN输入变量,尝试构建高血压、糖尿病、冠心病及慢性病患者预测模型,并采用受试者工作特征(ROC)曲线评价预测模型的准确性。结果 6 938例体检人群中高血压患者1 665例(24.0%),糖尿病患者609例(8.8%),冠心病患者443例(6.4%)。年龄、体质指数、胸围、腰臀比、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、尿酸、性别、尿糖、高血压家族史、糖尿病家族史、心血管疾病家族史是慢性病患者的主要危险因素,其中以年龄对慢性病患病的影响最大,作用效应为25.3%。高血压、糖尿病、冠心病及慢性病ANN预测模型ROC曲线下面积分别为0.80、0.87、0.81、0.78,预测高血压、糖尿病、冠心病、患任一慢性病的准确性分别为75.1%、91.2%、93.7%、75.2%。结论利用ANN模型筛选出多个慢性病主要危险因素,可为慢性病的有效预防提供科学依据。 展开更多
关键词 人工神经网络 慢性病 危险因素
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流行性脑脊髓膜炎与气象因素关系的BP神经网络模型研究 被引量：10
19
作者 曲波 黄德生 +2 位作者 郭海强 关鹏 周宝森 《中国医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期158-159,165,共3页
目的:探讨流行性脑脊髓膜炎(流脑)发病率与气象因素的关系,建立流脑发病率的BP神经网络预测模型,评价模型效果。方法:利用SPSS 10.0统计软件进行气象因素与流脑发病率的相关分析。利用M atlab 6.5软件构建流脑发病率的BP人工神经网络预... 目的:探讨流行性脑脊髓膜炎(流脑)发病率与气象因素的关系,建立流脑发病率的BP神经网络预测模型,评价模型效果。方法:利用SPSS 10.0统计软件进行气象因素与流脑发病率的相关分析。利用M atlab 6.5软件构建流脑发病率的BP人工神经网络预测模型。结果:相关分析结果显示流脑的发病率与平均气压、平均降水量呈负相关,与平均蒸发量呈正相关。BP神经网络模型的拟合结果显示,流脑发病率回代值的MER=1.73%、R2=0.9900,模型拟合效果较好;模型的预测精度为5.88。结论:平均气压、平均蒸发量、平均降水量对流脑发病率影响较大。BP神经网络模型对流脑发病率具有较高的拟合和预测能力。 展开更多
关键词 气象因素 流行性脑脊髓膜炎 反馈神经网络
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影响水力压裂效果的因素及人工神经网络评价 被引量：19
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作者 孙东生 王红才 +4 位作者 侯默 赵卫华 宋清新 刘振华 牛淑芳 《地质力学学报》 CSCD 2006年第4期485-491,共7页
水力压裂是低渗透油气田提高开采效益的主要技术手段之一,但是影响水力压裂效果的因素较多,如地质特征、储层物性和地层能量等。为了达到理想的压裂效果,就要综合考虑各个影响因素之间的相互关系,找出影响压裂效果的主要因素。本文利用... 水力压裂是低渗透油气田提高开采效益的主要技术手段之一,但是影响水力压裂效果的因素较多,如地质特征、储层物性和地层能量等。为了达到理想的压裂效果,就要综合考虑各个影响因素之间的相互关系,找出影响压裂效果的主要因素。本文利用人工神经网络方法建立了数学评估模型并对已有的大量生产数据进行了网络训练和方法验证。结果证明所建立的压裂井潜能评估模型稳定性好,预测精度较高,对油田水力压裂的选井评层及产能预测具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 水力压裂 影响因素 人工神经网络 压裂潜能评估
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