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灰色BP神经网络模型的优化及负荷预测 被引量：24
1
作者 周德强 武本令 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第21期65-69,共5页
为了提高样本数据较少情况下中长期负荷预测的预测精度,分析了传统GM(1,1)预测模型的缺点,提出了一种适用于中长期负荷预测的GM(1,1)优化建模方法。用一个与GM(1,1)模型的时间响应式具有相同形式的连续函数,拟合灰色系统的原始离散数据... 为了提高样本数据较少情况下中长期负荷预测的预测精度,分析了传统GM(1,1)预测模型的缺点,提出了一种适用于中长期负荷预测的GM(1,1)优化建模方法。用一个与GM(1,1)模型的时间响应式具有相同形式的连续函数,拟合灰色系统的原始离散数据,将连续函数映射到神经网络,构建了GM(1,1)模型的灰参数与BP网络权值的对应关系。用已知负荷作为训练样本,利用BP算法对网络进行优化,当网络收敛时,提取优化的灰参数,实现了应用GM(1,1)模型对中长期负荷预测的优化建模。算例分析结果表明该方法是可行且有效的。 展开更多
关键词 GM(1 1)模型 灰色bp神经网络模型 bp算法 优化建模 中长期负荷预测
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基于灰色BP神经网络模型的文胸压力预测研究 被引量：3
2
作者 马秋瑞 周捷 +1 位作者 李健 林强强 《针织工业》 北大核心 2019年第8期65-68,共4页
为了更准确地预测文胸压力,以40名在校健康女大学生为研究对象,在其穿着合适尺码的文胸后,对文胸10个重要部位进行压力测试。建立BP神经网络和灰色BP神经网络预测模型,利用人体5个测量参数对文胸10个部位的压力值进行预测。结果表明,通... 为了更准确地预测文胸压力,以40名在校健康女大学生为研究对象,在其穿着合适尺码的文胸后,对文胸10个重要部位进行压力测试。建立BP神经网络和灰色BP神经网络预测模型,利用人体5个测量参数对文胸10个部位的压力值进行预测。结果表明,通过BP神经网络模型预测的文胸压力值只能达到真实压力值的73.55%,而通过灰色BP神经网络模型预测的文胸压力值可以达到真实压力值的84.70%。灰色BP神经网络模型可以结合BP神经网络模型和灰色模型的优点,发挥两种模型的优势,对文胸压力值做出较为准确的预测。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 灰色bp神经网络模型 文胸 压力预测
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灰色BP神经网络模型在民勤盆地地下水埋深动态预测中的应用 被引量：8
3
作者 杨婷 魏晓妹 +1 位作者 胡国杰 许义和 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2011年第2期204-208,共5页
先建立等维新息GM（1,1）模型和BP神经网络模型相耦合的灰色BP神经网络组合模型,再以民勤盆地64、65和84号井为代表,运用此模型模拟和预报石羊河下游民勤盆地的地下水埋深动态。模型精度检验表明,646、5和84号井预测值的平均相对误差分... 先建立等维新息GM（1,1）模型和BP神经网络模型相耦合的灰色BP神经网络组合模型,再以民勤盆地64、65和84号井为代表,运用此模型模拟和预报石羊河下游民勤盆地的地下水埋深动态。模型精度检验表明,646、5和84号井预测值的平均相对误差分别为0.45%,0.93%,0.62%,均小于1%,符合精度要求。相比GM（1,1）模型,组合模型预测的相对误差整体上较小;相比BP模型,64号井组合模型预测的1998~2001年地下水埋深平均绝对误差从0.32m减少为0.07m,精度显著提高。结果表明：组合模型综合考虑了地下水埋深序列的确定性和不确定性变化,具有更高的预测精度,适合于短期预报。 展开更多
关键词 GM(1 1)模型 灰色bp网络模型 地下水埋深预测 民勤盆地
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灰色BP神经网络模型在电力系统短路电流峰值预测中的应用 被引量：5
4
作者 陈建明 张盼盼 《轻工学报》 CAS 2018年第4期79-85,共7页
针对灰色预测模型在电力系统短路电流峰值预测中因数据迭代不合理而不能充分利用新的有效信息的问题,提出了一种适合电力系统的灰色BP神经网络动态预测模型.该模型通过引入动态的数据迭代模型,以最小相对误差为目标参数对传统灰色模型... 针对灰色预测模型在电力系统短路电流峰值预测中因数据迭代不合理而不能充分利用新的有效信息的问题,提出了一种适合电力系统的灰色BP神经网络动态预测模型.该模型通过引入动态的数据迭代模型,以最小相对误差为目标参数对传统灰色模型进行改进.通过Matlab/Simulink搭建电力系统短路故障模型进行仿真分析,获得不同初相角下电力系统短路时的电流数据;将短路电流、故障初相角、灰色模型预测结果和其相对残差作为BP神经网络的输入对改进的灰色模型进行训练,得到最终的短路电流峰值预测模型.验证实验表明,该模型能够快速、准确地预测短路电流峰值,适用于原始样本点少、非线性特征显著和随机性强的复杂系统. 展开更多
关键词 电力系统 短路电流峰值预测 灰色模型 bp神经网络 全局协调性保护
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基于BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型研究
5
作者 赵锐 田志强 宋宇涵 《世界桥梁》 北大核心 2025年第5期97-104,共8页
为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作... 为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作为安全风险评估体系中的底层指标,构建安全风险评估指标体系;然后,采用BWM法和德尔菲法,利用专家经验确定病害层指标权重,结合模糊综合评判法对桥梁检测样本数据进行前处理;最后,利用BP神经网络对处理后的样本进行训练,根据训练结果,分别用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对BP神经网络优化后对比,构建最优评估模型。将该评估模型应用于墩那高速新疆伊犁州某段某中桥,对其进行安全风险评估,以验证其适用性。结果表明:运用BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型在一定程度上克服了检测报告样本中评价不准确和局限问题,同时削弱了BP神经网络训练大量样本的需求;GA优化的BP神经网络模型比PSO优化精度更佳、鲁棒性更好,准确率达96.49%;相比现行规范,运用该模型进行在役中小跨径桥梁安全风险评估,能改善病害叠加评分过低的问题,评估结果更符合实际情况。 展开更多
关键词 中小跨径桥梁 最优最劣法 bp神经网络 遗传算法 粒子群算法 智能评估模型 安全风险评估
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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 被引量：2
6
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
7
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Zerilli-Armstrong和BP神经网络的15CrMoG合金钢本构模型研究
8
作者 刘宏伟 王伟 +3 位作者 代学蕊 马世博 穆振凯 王宝雨 《塑性工程学报》 北大核心 2025年第7期175-183,共9页
采用Gleeble热模拟试验机,在应变速率5、10、15和20 s^(-1),温度1173.15、1273.15、1373.15和1473.15 K条件下对15CrMoG合金钢进行等温压缩试验。基于试验得到的真实应力和真实应变数据,分析15CrMoG钢的热变形行为,构建15CrMoG钢的Zeril... 采用Gleeble热模拟试验机,在应变速率5、10、15和20 s^(-1),温度1173.15、1273.15、1373.15和1473.15 K条件下对15CrMoG合金钢进行等温压缩试验。基于试验得到的真实应力和真实应变数据,分析15CrMoG钢的热变形行为,构建15CrMoG钢的Zerilli-Armstrong(Z-A)本构模型和BP神经网络模型,预测材料的流变应力。引入相关系数R和平均绝对相对误差e_(AARE)分析模型的精度,结果表明,Z-A本构模型的预测应力值与试验值的相关系数为0.9447,平均绝对相对误差为10.3%;采用应变的五阶多项式对模型的部分材料参数进行修正,得到修正的Z-A本构模型,修正模型的预测值与试验值的相关系数为0.9934,平均绝对相对误差为7.47%,模型精度得到明显提高。建立的BP神经网络模型的预测应力值与试验值的相关系数为0.9981,平均绝对相对误差为1.02%,具有更高的预测精度,能够更好地描述15CrMoG钢在高温下的热变形行为。 展开更多
关键词 Zerilli-Armstrong 本构模型 bp神经网络 15CrMoG合金钢 热变形行为
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不同温湿度贮藏对澳洲坚果鲜果品质的影响及BP神经网络预测模型构建
9
作者 付镓榕 马尚玄 +6 位作者 杨悦雪 徐文婷 兰秀华 魏元苗 黄克昌 贺熙勇 郭刚军 《食品工业科技》 北大核心 2025年第13期314-326,共13页
为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化,本文探究贮藏温湿度(30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%)对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值... 为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化,本文探究贮藏温湿度(30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%)对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量的影响,并基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络构建澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型,测试集评估模型的预测性能。结果表明,在短期贮藏中35℃-RH80%条件贮藏的水分损失最快,35℃贮藏的青皮裂果率增速显著高于30、40℃(P<0.05),30℃时果皮霉果率增速显著高于35、40℃(P<0.05)。在贮藏期间酸价、过氧化值均呈上升趋势,贮藏结束时35℃-RH90%条件贮藏的酸价最高,为15.57 mg/100 g,30℃-RH80%条件贮藏的过氧化值最高,为36.44μg/g;碘值、总酚含量呈先上升后下降的趋势,贮藏期间35℃-RH90%条件贮藏的碘值增幅最大为119.26 mg/g,贮藏结束40℃-RH80%条件贮藏的碘值最低为675.72 mg/g,贮藏结束35℃-RH80%、40℃-RH90%总酚含量均为0.88 mg/g,显著低于其他贮藏条件(P<0.05);总糖含量呈下降趋势,贮藏结束35℃-RH80%条件贮藏的总糖含量显著低于其他贮藏条件(P<0.05)。相关性分析表明预测模型的输入层与输出层具有较好的相关性,澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型隐含层节点数为7,酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量训练集的相关系数分别为0.97952、0.98815、0.94869、0.94882、0.97109,预测精度良好。因此,神经网络预测模型可用于预测澳洲坚果鲜果在采后运输及贮藏过程中的品质变化,并为神经网络预测模型在澳洲坚果品质预测中的应用奠定基础。 展开更多
关键词 澳洲坚果 鲜果 贮藏品质 预测模型 反向传播(bp)神经网络
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基于BP神经网络的飞轮转子全系统模型
10
作者 何海婷 柳亦兵 《华北电力大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期99-106,共8页
在前人的研究中,转子动力学模型和系统调度模型分属不同研究领域,缺乏完整的飞轮转子全系统模型,难以有效分析飞轮储能系统中复杂的电-磁-力耦合问题。为了解决这一问题,通过替代映射方法,使用有限元模型参数化计算结果训练BP神经网络,... 在前人的研究中,转子动力学模型和系统调度模型分属不同研究领域,缺乏完整的飞轮转子全系统模型,难以有效分析飞轮储能系统中复杂的电-磁-力耦合问题。为了解决这一问题,通过替代映射方法,使用有限元模型参数化计算结果训练BP神经网络,构造了AMB、PMSM和PMB模块,并与飞轮转子动力学模型、功率-电流-转速模块和PID控制器等组成一个完整的飞轮储能全系统模型。该模型成功应用于燃煤火电机组二次调频和风电输出平滑场景,可以同时计算飞轮储能系统的功率跟随和转子运动情况。仿真结果表明不同的转速起点,会改变转子的转动频率变化范围,从而影响转子振幅等安全参数。该模型具有接近实时的仿真速度。研究结果为飞轮储能系统的设计优化和运行控制提供了重要工具。 展开更多
关键词 飞轮转子 全系统模型 bp神经网络 有限元方法 替代映射
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基于改进NNA和BP神经网络模型的深基坑沉降预测
11
作者 王仁志 张伟国 +3 位作者 寇苗苗 刘飞 王金涛 张拥军 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10416-10425,共10页
为更精准预测基坑开挖卸荷引起的周边地表沉降,通过改进神经网络算法(neural network algorithm, NNA),提出一种具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(neural network algorithm with feedback mechanism and reverse learning... 为更精准预测基坑开挖卸荷引起的周边地表沉降,通过改进神经网络算法(neural network algorithm, NNA),提出一种具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(neural network algorithm with feedback mechanism and reverse learning, FBRLNNA),并结合反向传播(back propagation, BP)神经网络构建地表沉降预测模型,将提出的沉降预测模型在青岛15号线地铁工程基坑中进行应用与验证。基于18种基准函数比较FBRLNNA与9种竞争优化算法的表现,仿真试验表明,FBRLNNA在80%的基础基准函数上均表现出更优的性能。对比分析FBRLNNA-BP模型及其他4种模型的基坑沉降预测结果,FBRLNNA-BP模型的均方误差(mean squared error, MSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方根误差(root mean square error, RMSE)及决定系数(R^(2))均最佳,沉降预测结果误差小于5%,表明该预测模型具有更好的沉降预测精度。研究成果可为基坑开挖引发的地表沉降预测提供了新的方法和参考。 展开更多
关键词 具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(FBRLNNA) 反向传播(bp)神经网络 FBRLNNA-bp模型 基坑开挖 沉降预测
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基于BP神经网络的15Cr14Co12Mo5Ni2齿轮钢本构模型建立及热加工图研究
12
作者 朱鹏 冯玮 《塑性工程学报》 北大核心 2025年第8期177-186,共10页
为了建立15Cr14Co12Mo5Ni2钢本构模型,利用Gleeble-3500热模拟试验机在变形温度为860~1160℃,应变速率为0.01~5 s^(-1)下进行了单道次热压缩实验,得到了15Cr14Co12Mo5Ni2钢在不同工艺参数下的应力-应变曲线。基于应力-应变实验数据,通... 为了建立15Cr14Co12Mo5Ni2钢本构模型,利用Gleeble-3500热模拟试验机在变形温度为860~1160℃,应变速率为0.01~5 s^(-1)下进行了单道次热压缩实验,得到了15Cr14Co12Mo5Ni2钢在不同工艺参数下的应力-应变曲线。基于应力-应变实验数据,通过试凑法确定了层数为3×10×3×1(双隐含层)的BP神经网络本构关系预测模型,建立了不同变形条件下的三维功率耗散图、三维失稳图及热加工图。计算了基于应变补偿的Arrhenius模型和基于BP神经网络的本构模型的应力-应变预测值与实验值的误差,确定了齿轮钢最佳变形工艺条件。基于BP神经网络的本构模型和基于应变补偿的Arrhenius本构模型预测的流动应力均方误差分别为20.9415和109.2035,平均相对误差分别为0.0216和0.0501,确定的齿轮钢最佳成形温度和应变速率范围分别为1110~1160℃和0.01~0.33 s^(-1)。结果表明:基于BP神经网络建立的本构模型能更准确地预测15Cr14Co12Mo5Ni2钢的流动行为。 展开更多
关键词 15Cr14Co12Mo5Ni2钢 热压缩实验 bp神经网络 本构模型 热加工图
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基于BP神经网络的用户感性评价模型构建及应用
13
作者 董圣泽 王肖烨 +2 位作者 王若羽 杨景浩 郭凌志 《包装工程》 北大核心 2025年第2期82-90,共9页
目的 充分利用网络购物平台用户评论,寻找形态因子最佳组合以指导产品造型设计,解决部分产品难以契合用户感性需求的问题。方法 利用网络爬虫抓取某网络购物平台的用户评论并利用TF-IDF算法将其量化;使用主成分分析法,选取感性评价指标... 目的 充分利用网络购物平台用户评论,寻找形态因子最佳组合以指导产品造型设计,解决部分产品难以契合用户感性需求的问题。方法 利用网络爬虫抓取某网络购物平台的用户评论并利用TF-IDF算法将其量化;使用主成分分析法,选取感性评价指标,借助形态分析法将目标产品分解为多个主要结构;运用BP神经网络构建用户感性评价模型,遍历所有形态因子组合以确定最优搭配。结果 以电饭煲为例,根据所构建模型可预测各评价指标最高的形态因子组合,该模型均方误差为0.0049,决定系数为0.9287,模型精度符合要求,利用问卷调查法进一步证明了预测结果有参考价值。结论 基于BP神经网络构建的模型拥有快速寻找最佳形态因子组合的能力,利用网络购物平台用户评论作为训练样本能够解决人工搜集或问卷调查获取样本时间长、成本高、市场响应慢、样本分布不均匀等问题。用户感性评价模型预测结果对设计师精准满足用户需求有重要的指导意义。 展开更多
关键词 用户感性评价模型 bp神经网络 感性意象评价 电饭煲
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基于BP神经网络的易贡藏布河流含沙量预测模型研究
14
作者 武泽宇 宁家贤 高朋辉 《水电能源科学》 北大核心 2025年第7期78-80,56,共4页
准确预测河流泥沙含量及其变化趋势,对于河流管理、水资源利用及生态环境保护具有重要意义。为此,引入BP神经网络,基于易贡藏布水文站2013~2022年实测数据,构建了基于BP神经网络的含沙量预测模型,利用该模型预测了易贡藏布河流含沙量,... 准确预测河流泥沙含量及其变化趋势,对于河流管理、水资源利用及生态环境保护具有重要意义。为此,引入BP神经网络,基于易贡藏布水文站2013~2022年实测数据,构建了基于BP神经网络的含沙量预测模型,利用该模型预测了易贡藏布河流含沙量,并选取决定系数、平均绝对值误差、平均偏差、均方根误差评价模型的性能。结果表明,所提模型预测精度极高,R^(2)值远超0.98,误差指标均趋近于零,充分验证了该模型的有效性与准确性,为该流域未来含沙量预测工作提供了参考依据和科学指导。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 易贡藏布河 含沙量预测 机器学习
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基于神经网络模型的煤层气产能预测研究
15
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BP神经网络的全介质微纳结构色混色预测模型
16
作者 师祎菲 万晓霞 +2 位作者 薛智爽 章倩 吕嘉旭 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第5期217-225,共9页
针对传统结构色调控方法依赖经验改变微纳结构参数所能再现的颜色有限,难以实现混色颜色预测的问题,本研究提出了一种基于BP(Back Propagation)神经网络的全介质微纳结构混色预测方法。首先,设计了一种由单晶硅和二氧化钛纳米柱单元组... 针对传统结构色调控方法依赖经验改变微纳结构参数所能再现的颜色有限,难以实现混色颜色预测的问题,本研究提出了一种基于BP(Back Propagation)神经网络的全介质微纳结构混色预测方法。首先,设计了一种由单晶硅和二氧化钛纳米柱单元组成的全介质微纳结构。然后,通过时域有限差分(FDTD)法获取其光谱反射率,并将光谱数据转换至CIE L^(*)a^(*)b^(*)颜色空间。最后,为了量化基色比例与混色感知颜色值之间的非线性关系,引入BP神经网络实现混色效果的预测建模,并通过优化隐藏层节点数和调整训练参数,建立了基色比例与混色L^(*)、a^(*)、b^(*)值的非线性映射关系。模型精度评价结果表明,该模型的预测均方根误差RMSE平均值为0.00497,色差ΔE_(ab)^(*)平均值仅为1.0615,R2均高于0.99,具有较高的预测精度。本研究为结构色的高效设计与混色的精准调控提供了新思路,兼具理论价值与应用潜力。 展开更多
关键词 结构色 全介质微纳结构 bp神经网络 结构色混色预测模型 时域有限差分
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基于神经网络代理模型的门式墩优化方法及软件研发 被引量：1
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作者 柏华军 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第3期106-112,共7页
针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化... 针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化数学模型;然后,基于有限元法构建门式墩训练样本集,采用拉丁超立方开展试验设计,建立BPNN神经网络代理模型;最后,采用NSGAII遗传优化算法对BPNN神经网络代理模型进行搜索,实现门式墩最优结构尺寸和钢束线形的搜索推荐。依托某门式墩结构设计,开展算法有效性和效率验证,结果表明,案例的优化时间由有限元法的45 h缩短至智能优化算法的15 min,优化算法在保证预测精度的同时提高优化效率180倍。 展开更多
关键词 铁路桥梁 门式墩 结构优化 bp神经网络 代理模型 多目标优化 NSGAII算法 拉丁超立方设计
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基于BP神经网络的城市径流系数对下垫面变化的响应
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作者 张琳 丁兵 +4 位作者 邓金运 姚仕明 王家生 黎礼刚 汪朝辉 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第10期32-37,共6页
在快速城市化的大背景下,城市地区下垫面变化是影响径流过程的重要因素,而影响机制尚待研究。选择武汉市青山区作为典型研究区域,通过遥感技术、GIS分析以及BP神经网络模型等方法,对典型研究时段城市下垫面变化进行了定量评估,并分析了... 在快速城市化的大背景下,城市地区下垫面变化是影响径流过程的重要因素,而影响机制尚待研究。选择武汉市青山区作为典型研究区域,通过遥感技术、GIS分析以及BP神经网络模型等方法,对典型研究时段城市下垫面变化进行了定量评估,并分析了这些变化对径流系数的影响。通过对比分析发现:城市下垫面变化对径流系数具有显著影响,随着建筑用地和道路的增加,径流系数呈现上升趋势,2009—2017年研究区径流系数从0.399增至0.535;而绿地、植被等用地面积的增加则有助于降低径流系数,同时海绵城市建设通过增加强透水地面面积,额外增加雨水调蓄容积,可达到降低径流系数的作用,海绵城市项目实施后,2017年径流系数为0.535,较海绵城市项目实施前降低0.051。研究成果可为城市规划和防洪排涝系统的设计提供科学依据,也可为城市水文循环和水资源管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 径流系数 下垫面 bp神经网络模型 遥感技术 土地利用方式 城市规划
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BP神经网络模型对鞍山中小河流水质的评价
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作者 赵鑫 《水土保持应用技术》 2025年第3期52-53,共2页
采用BP神经网络模型对鞍山市中小河流的水质进行预测评价。输入层选取21个指标参数作为输入信息,训练集为20条河流最具代表性监测断面2016-2020年每年的监测数据年平均值,共计100组,测试集为2022年各个监测断面数据的年平均值。用20组... 采用BP神经网络模型对鞍山市中小河流的水质进行预测评价。输入层选取21个指标参数作为输入信息,训练集为20条河流最具代表性监测断面2016-2020年每年的监测数据年平均值,共计100组,测试集为2022年各个监测断面数据的年平均值。用20组测试集去验证与真实值之间的拟合程度,得出R 2=0.92502,证明拟合度高,该模型可以直接用于水质的预测评价。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 水质预测评价 水质指标
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基于NSGA-Ⅱ与BP神经网络的复合材料身管结构参数优化
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作者 孙磊 韩书永 +2 位作者 马梦蹊 王坚 刘宁 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第3期115-122,共8页
针对复合材料身管结构设计时多个性能指标设计要求,在Isight中集成BP神经网络、Solidworks参数化几何模型及Abaqus有限元仿真模型通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化。优化目标值为身管的一阶固有频率、质量以及复合材料缠绕部位处... 针对复合材料身管结构设计时多个性能指标设计要求,在Isight中集成BP神经网络、Solidworks参数化几何模型及Abaqus有限元仿真模型通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化。优化目标值为身管的一阶固有频率、质量以及复合材料缠绕部位处的身管内壁最大等效应力,复合材料身管三段复合缠绕位置处的金属内衬直径以及复合材料缠绕角度为设计变量。通过BP神经网络建立代理模型,再通过NSGA-Ⅱ遗传算法对多个目标进行优化求解,解得复合材料身管结构参数的Pareto最优解集。通过优化结果可知,采用遗传算法多目标优化生成的Pareto前沿面最优解集分散地较为均匀,优化解集的复合材料身管结构参数方案在刚度、强度和质量方面均有改善,为复合材料身管结构设计和优化提供了参考。 展开更多
关键词 复合材料 多目标结构优化 bp神经网络代理模型 NSGA-Ⅱ算法
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