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基于BP神经网络技术的我国饲料产量预测
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作者 张宏波 贾玉川 韦春波 《黑龙江八一农垦大学学报》 2024年第3期44-49,共6页
畜牧业的发展与饲料生产密不可分,精准预测饲料产量对于畜牧业和饲料业的生产规划至关重要,也是实现可持续发展的重要保障。研究利用我国1990年至2022年的饲料产量面板数据,运用MATLAB软件模拟构建了BP神经网络预测模型,旨在科学预测我... 畜牧业的发展与饲料生产密不可分,精准预测饲料产量对于畜牧业和饲料业的生产规划至关重要,也是实现可持续发展的重要保障。研究利用我国1990年至2022年的饲料产量面板数据,运用MATLAB软件模拟构建了BP神经网络预测模型,旨在科学预测我国2023年至2024年的饲料产量。结果表明:BP神经网络模型的预测值与实际值的相关系数高达0.999 8,对我国2022年饲料产量进行的模型验证显示预测误差仅为1.07%,说明该模型的迭代学习效果良好。预测结果显示,我国2023年和2024年的饲料产量分别为33 041.62和29 986.32万t,这一研究为我国饲料生产的可持续发展提供重要的理论参考。 展开更多
关键词 BP神经网络技术 预测模型 饲料产量 预测
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应用人工神经网络技术的大型斜拉桥子结构损伤识别研究 被引量:23
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作者 李忠献 杨晓明 丁阳 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2003年第3期92-99,共8页
本文应用人工神经网络技术对大型斜拉桥结构进行了子结构损伤识别研究。文中首先介绍了子结构损伤识别的基本方法,然后应用自组织竞争神经网络建立了对于大型桥梁结构识别子结构损伤情况的子结构损伤识别方法,并且应用BP网络进一步建立... 本文应用人工神经网络技术对大型斜拉桥结构进行了子结构损伤识别研究。文中首先介绍了子结构损伤识别的基本方法,然后应用自组织竞争神经网络建立了对于大型桥梁结构识别子结构损伤情况的子结构损伤识别方法,并且应用BP网络进一步建立了大型桥梁结构各子结构内部的损伤位置和损伤程度的识别方法,数值模拟了一大跨度斜拉桥子结构损伤以及子结构内部损伤的识别过程,最后得出结论:(1)基于自组织竞争网络的子结构损伤识别方法能迅速准确地识别大型结构的损伤情况;(2)基于BP网络所建立的结构损伤识别方法,能对子结构中结构损伤的位置和程度进行进一步的识别;(3)基于人工神经网络技术的结构损伤识别方法是大型土木工程结构损伤识别的有效方法,可在工程结构损伤识别中广泛应用。 展开更多
关键词 人工神经网络技术 斜拉桥 子结构 损伤识别 自组织竞争网络 BP网络 土木工程
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小波分析和神经网络技术在故障诊断中的应用 被引量:23
3
作者 王计生 黄惟公 喻俊馨 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 2004年第1期46-49,共4页
介绍了智能诊断技术、小波分析技术及神经网络技术 ,阐述了小波与神经网络相结合的两种方式——松散型小波神经网络和紧致型小波神经网络。在此基础上 ,以松散型小波神经网络对刀具故障的在线监测为例 ,说明了小波分析和神经网络技术对... 介绍了智能诊断技术、小波分析技术及神经网络技术 ,阐述了小波与神经网络相结合的两种方式——松散型小波神经网络和紧致型小波神经网络。在此基础上 ,以松散型小波神经网络对刀具故障的在线监测为例 ,说明了小波分析和神经网络技术对刀具故障进行在线监测 ,故障预报正确率为 87.7%。 展开更多
关键词 小波分析 神经网络技术 故障诊断 信号采集 在线监测
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人工神经网络技术在台风浪预报中的应用 被引量:9
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作者 陈希 李妍 +1 位作者 沙文钰 闵景忠 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期63-67,共5页
利用人工神经网络中的BP算法 ,结合南海硇洲岛海区近30年的台风及台风浪资料 ,经预报因子的选择并作对比试验 ,建立了本海区较为理想的台风浪人工神经网络预报模型。结果表明:人工神经网络方法在台风浪的预报上 ,有较好的拟合历史台风... 利用人工神经网络中的BP算法 ,结合南海硇洲岛海区近30年的台风及台风浪资料 ,经预报因子的选择并作对比试验 ,建立了本海区较为理想的台风浪人工神经网络预报模型。结果表明:人工神经网络方法在台风浪的预报上 ,有较好的拟合历史台风浪高的能力 ,利用该模型对台风浪高的预报也达到了一定的精度。为实际台风海浪的预报增加了新方法、新思路。 展开更多
关键词 人工神经网络技术 台风浪预报 应用 预报模型
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时序数据预测的灰色神经网络技术 被引量:13
5
作者 周志刚 郭科 陈丽红 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第1期128-129,共2页
关键词 灰色系统理论 神经网络技术 数据预测 神经网络模型 GM模型 时序 预测精度 神经网络方法
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基于人工神经网络技术构建围术期病人低体温风险预测模型 被引量:7
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作者 项海燕 黄立峰 +1 位作者 朱锋杰 张浩 《护理研究》 北大核心 2022年第5期767-772,共6页
目的:运用具有深度学习能力的神经网络技术构建并检验围术期病人低体温风险预测模型。方法:回顾性收集临床病例大数据,通过循证和临床相结合的方式筛选出预测模型的建模变量,基于神经网络技术构建预测模型,通过预测模型的准确率、特异... 目的:运用具有深度学习能力的神经网络技术构建并检验围术期病人低体温风险预测模型。方法:回顾性收集临床病例大数据,通过循证和临床相结合的方式筛选出预测模型的建模变量,基于神经网络技术构建预测模型,通过预测模型的准确率、特异度和曲线下面积(AUC)等指标检测其性能。结果:建模的训练集和测试集病例资料的基线特征一致(P>0.05);训练集和测试集预测模型准确率均>75%,阴性预测值>0.9,特异度>0.8,AUC>0.70,模型决策曲线优于随机方案。结论:基于大数据运用神经网络技术构建围术期病人低体温风险预测模型具有可行性,能够为科学预测围术期低体温提供新的方法。 展开更多
关键词 神经网络技术 围术期 低体温 预测模型 深度学习 人工智能
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基于灰色关联与神经网络技术的水平井产能预测 被引量:13
7
作者 叶双江 姜汉桥 陈民锋 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2009年第3期53-55,99,共4页
鉴于水平井产能影响因素的复杂性,运用灰色关联分析方法从水平井产能影响因素中筛选出主控因素,结合BP神经网络技术,以筛选出的主控因素为输入层节点,构造神经网络模型,对多因素非线性影响下的水平井产能进行预测.该方法仅针对水平井初... 鉴于水平井产能影响因素的复杂性,运用灰色关联分析方法从水平井产能影响因素中筛选出主控因素,结合BP神经网络技术,以筛选出的主控因素为输入层节点,构造神经网络模型,对多因素非线性影响下的水平井产能进行预测.该方法仅针对水平井初始产能或当前某一时刻的产能预测而言,不考虑时间因素.结果表明:构造的神经网络模型具有很好的稳定性,预测精度高,预测井产能预测值与实际值相对误差均在工程要求范围之内(±10%). 展开更多
关键词 产能预测 灰色关联分析 BP神经网络技术
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基于神经网络技术的注塑成型注射压力和熔体温度预测 被引量:6
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作者 姜勇道 周华民 +1 位作者 傅建 李德群 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期27-29,共3页
建立了基于径向基函数网络的注塑成型注射压力和熔体温度的预测模型 ,与BP神经网络模型和CAE结果进行了对比。结果表明 ,径向基函数网络在精度。
关键词 神经网络技术 注塑成型 注射压力 熔体温度 预测模型
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神经网络技术在汽车故障诊断专家系统中的应用 被引量:13
9
作者 陈朝阳 张代胜 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2000年第1期28-31,共4页
针对基于符号处理的专家系统的局限性和汽车故障诊断的复杂性 ,提出了将神经网络技术引入汽车故障诊断专家系统的思想 ,并对基于神经网络的专家系统的原理进行深入探讨。最后 ,给出了一个基于 3层 BP网的汽车转向系故障诊断专家系统的... 针对基于符号处理的专家系统的局限性和汽车故障诊断的复杂性 ,提出了将神经网络技术引入汽车故障诊断专家系统的思想 ,并对基于神经网络的专家系统的原理进行深入探讨。最后 ,给出了一个基于 3层 BP网的汽车转向系故障诊断专家系统的实例。 展开更多
关键词 神经网络技术 汽车 故障诊断专家系统 符号处理 BP网
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利用神经网络技术对板料成形摩擦系数进行预测 被引量:3
10
作者 张庭芳 陶勇新 +2 位作者 黄菊花 周敬勇 杨国泰 《塑性工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期67-70,共4页
针对板料拉深成形过程中摩擦系数较难确定的客观情况,结合人工神经网络所表现出来的良好特性,提出了一种将神经网络技术、数值模拟技术相结合,通过建立摩擦系数与板料成形厚度的非线性映射关系来反求摩擦系数的方法。实践证明,该方法是... 针对板料拉深成形过程中摩擦系数较难确定的客观情况,结合人工神经网络所表现出来的良好特性,提出了一种将神经网络技术、数值模拟技术相结合,通过建立摩擦系数与板料成形厚度的非线性映射关系来反求摩擦系数的方法。实践证明,该方法是可行的。 展开更多
关键词 神经网络技术 板料拉深成形 摩擦系数 预测
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神经网络技术及其在纺织上的应用 被引量:14
11
作者 肖正光 顾伯洪 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期195-196,185,共3页
本文评述人工神经网络特点、在纺织中的应用及实现方法。指出神经网络技术在纺织中广泛应用前景。
关键词 神经网络技术 纺织工业 应用软件
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一种模糊神经网络技术及其在储层预测中的应用 被引量:5
12
作者 姜岩 李文艳 吴明华 《石油物探》 EI CSCD 2004年第4期377-379,共3页
大庆外围油田的葡萄花油层主要为砂泥岩薄互层,储层砂体横向变化大,这给井位设计带来了很大的难度。近几年地震属性分析技术虽然得到了较快的发展,但地震属性与储层地质参数之间的关系较模糊,难以用地震特征参数直接预测储层的砂岩厚度... 大庆外围油田的葡萄花油层主要为砂泥岩薄互层,储层砂体横向变化大,这给井位设计带来了很大的难度。近几年地震属性分析技术虽然得到了较快的发展,但地震属性与储层地质参数之间的关系较模糊,难以用地震特征参数直接预测储层的砂岩厚度。为此,研究了一种模糊神经网络预测砂岩技术,它将人工神经网络理论与模糊逻辑分析相结合,在地震属性分析的基础上,以井旁地震道主分量参数为输入,以井孔地质参数为期望输出,建立模糊神经网络,并对网络进行训练,当网络收敛且网络整体方差达到要求的精度时,便完成了网络训练。该技术应用于大庆太平屯地区储层预测中,通过4口后验井检验,预测厚度与钻井厚度吻合较好,平均绝对误差为0.21m。 展开更多
关键词 模糊神经网络技术 储层预测 预测方法 模糊逻辑 隶属度函数 地震属性 信息技术
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瓦斯含量地质预测的自适应神经网络技术研究 被引量:8
13
作者 吴财芳 曾勇 张子戌 《矿业安全与环保》 2003年第3期17-19,共3页
以新汶矿区协庄矿11煤层为研究对象,筛选出影响瓦斯含量的主要地质指标,利用自适应神经网络技术建立了瓦斯含量预测模型,结合实验数据,对预测模型进行训练、检验。结果表明:此方法可行,模型可靠,计算精度高,具有较大的实用价值。
关键词 地质指标 新汶矿区 煤层 自适应神经网络技术 瓦斯含量预测模型 矿井
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基于神经网络技术建立综合控制技术实验室 被引量:2
14
作者 郭志波 林锦国 +2 位作者 颜廷勇 刘定球 王际业 《实验室研究与探索》 CAS 2003年第6期69-70,73,共3页
通过神经网络技术辩识自控原理物理实验模型,建立虚拟模型库,实现了自控原理实验的虚拟仿真,通过这一过程可以建立多种控制技术实验,从而让学生能够更易掌握自控原理、系统辩识、计算机仿真、神经网络技术等多种课程。
关键词 神经网络技术 数据采集 系统辨识 高校 自动化专业 计算机仿真 实验室
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神经网络技术在表面粗糙度检测中的应用 被引量:4
15
作者 陈超 徐建林 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期135-137,共3页
物体表面的粗糙度不同 ,则对光的反射与散射强度不同 ,因此利用光纤传感器检测反射光强和散射光强 ,建立表面粗糙度检测的神经网络模型。该模型以反射光强、散射光强、反射与散射光强之比、测量距离为输入信号 ,以 Ra、Rz为输出信号 。
关键词 神经网络技术 表面粗糙度检测 应用 机械零件 系统原理图
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神经网络技术在油田地质学领域中的应用——以测井岩性识别为例 被引量:19
16
作者 崔勇 赵澄林 《西安石油学院学报(自然科学版)》 2002年第4期16-18,23,共4页
论述了神经网络技术的原理、模型及其算法 ,并进一步指出了应用神经网络技术中的局限性和其相应的解决途径 .其中包括有数据的准备、模式的扩展、隐层数目的选择和计算过程中涉及的权值、步长、动量因子、压缩因子的处理 .
关键词 模式识别 神经网络技术 油田地质学 应用 测井 岩性识别
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基于神经网络技术的电机直接转矩控制系统研究 被引量:2
17
作者 邱祥 王斌 +2 位作者 王茂祥 李多贵 朱金荣 《现代电子技术》 北大核心 2015年第13期107-109,共3页
传统的电动机直接转矩控制系统存在一些问题,比如转矩脉动较大、磁链观测不精确、开关频率不固定等,影响了控制系统整体性能的进一步提升。为此,结合神经网络技术,设计了近似圆形磁链的直接转矩控制系统优化方案,探讨采用BP神经网络实... 传统的电动机直接转矩控制系统存在一些问题,比如转矩脉动较大、磁链观测不精确、开关频率不固定等,影响了控制系统整体性能的进一步提升。为此,结合神经网络技术,设计了近似圆形磁链的直接转矩控制系统优化方案,探讨采用BP神经网络实现电压矢量选择的功能。该方案采用滞环比较器对磁链进行调节并实现转矩调节,建立了空间电压矢量选择的最优方式,设计了神经网络空间电压矢量选择器结构,提出采用神经网络理论取代传统开关表的方法。系统仿真结果表明,优化后的系统能够有效降低转矩脉动,定子磁链轨迹的脉动成分也明显下降,在低速运行状态下同样取得了较好的效果,表明该系统达到了调速性能改善和整体性能提升的目的。 展开更多
关键词 电动机 直接转矩控制系统 神经网络技术 优化方案
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人工神经网络技术在塔河油田的应用 被引量:7
18
作者 魏历灵 《新疆石油地质》 CAS CSCD 2004年第6期665-667,共3页
塔河油田为碳酸盐岩缝洞型油藏,具有极强的非均质性,单纯用静态资料来认识这类油藏非常困难。提出利用生产动态资料和信息进行塔河油田油藏描述研究的新思路。利用人工神经网络技术在处理非线性相关参数预测方面的优势,以渗流理论为基础... 塔河油田为碳酸盐岩缝洞型油藏,具有极强的非均质性,单纯用静态资料来认识这类油藏非常困难。提出利用生产动态资料和信息进行塔河油田油藏描述研究的新思路。利用人工神经网络技术在处理非线性相关参数预测方面的优势,以渗流理论为基础,结合试井成果,推导出影响油藏开发的重要参数(地层系数)与生产信息的关系;建立了人工神经网络预测储集层参数的结构模型。塔河油田研究证明,神经网络技术在塔河油田碳酸盐岩缝洞型油藏储集层评价预测和非均质性分析等方面具有较强的实用价值。 展开更多
关键词 塔河油田 油藏描述 非均质性 储集层评价 地层系数 油藏开发 试井 碳酸盐岩 人工神经网络技术 资料
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基于BP神经网络技术的智能财务研究 被引量:10
19
作者 朱敏 《会计之友》 北大核心 2021年第18期38-42,共5页
企业财务信息使用者对传统财务体系变革的需求和呼声持续了很多年,管理决策必然越来越依赖新技术,财务数字化转型的终极目标是智能财务,而智能财务变革有待深入研究,人工智能发展对智能财务转型提供技术支持并产生深远影响。文章阐述了... 企业财务信息使用者对传统财务体系变革的需求和呼声持续了很多年,管理决策必然越来越依赖新技术,财务数字化转型的终极目标是智能财务,而智能财务变革有待深入研究,人工智能发展对智能财务转型提供技术支持并产生深远影响。文章阐述了智能财务发展现状和实现基础,分析了深度学习之BP神经网络技术的优势,梳理了BP神经网络技术与智能财务的相关性,提出运用BP神经网络技术构建企业资金管理、产品定价、风险识别、预算分析等智能财务应用场景,旨在更好地推动财务智能化实现,创造企业适应性优势。文章以LA气体公司业务场景为例,探索构建基于BP神经网络技术的智能财务应用体系,为智能财务变革数据治理提供解决思路和借鉴。 展开更多
关键词 深度学习 BP神经网络技术(BPNN) 智能财务 产品定价
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利用BP神经网络技术建立自贡地区地震动地形效应模型及其在汶川地震中的效验 被引量:4
20
作者 周红 常莹 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期2022-2034,共13页
地形效应是地震学、地震工程学和工程地震学中非常重要的研究课题.地震震后调查发现:地形起伏变化引起了更严重的地震灾害,地震仪器也记录到复杂的三维地形对地震动具有放大效应.关于地形激发的地震动效应问题,目前仍处于定性研究阶段,... 地形效应是地震学、地震工程学和工程地震学中非常重要的研究课题.地震震后调查发现:地形起伏变化引起了更严重的地震灾害,地震仪器也记录到复杂的三维地形对地震动具有放大效应.关于地形激发的地震动效应问题,目前仍处于定性研究阶段,得到了一些定性的结论:如地形效应表现为与地形坡度相关、与山脊和山谷相关、与山形坡面形态相关、与山体高宽比相关、与地形变化的尺度相关等等.这些定性结论没能给出影响地形效应的主要因素,如何预测地形效应仍是难题.本文通过谱元数值模拟方法,计算了自贡地区的地震动地形效应的放大系数,同时引入BP神经网络技术,揭示了地形放大系数可以用不同尺度地形上的变化来表述,即可以用地形高程、地形变化梯度及其高阶变化梯度来表示.据此为参量,文中建立了地形效应BP神经网络的预测模型,并将该预测模型的结果与自贡地形台阵在汶川地震中的主震记录获得的地形放大系数结果进行了对比,给出了预测结果与实际结果的差异范围,讨论了造成差异的成因,该论文提出的研究方法为更全面的研究地形效应提供了重要的研究思路. 展开更多
关键词 BP神经网络技术 地震动地形效应 汶川地震
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