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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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循环炎症相关因子神经网络模型预测脑卒中后抑郁发生风险的效能分析
2
作者 李凤玲 杨学 陈海燕 《中华老年心脑血管病杂志》 北大核心 2025年第1期63-67,共5页
目的探讨基于神经网络算法构建循环炎症相关因子对脑卒中后抑郁(post-stroke depression,PSD)发生风险预测模型。方法前瞻性选取2021年3月至2024年3月武汉科技大学附属老年病医院脑科中心脑卒中就诊的患者260例,其中训练集208例(80%)和... 目的探讨基于神经网络算法构建循环炎症相关因子对脑卒中后抑郁(post-stroke depression,PSD)发生风险预测模型。方法前瞻性选取2021年3月至2024年3月武汉科技大学附属老年病医院脑科中心脑卒中就诊的患者260例,其中训练集208例(80%)和验证集52例(20%),根据脑卒中后1个月内PSD发生情况将训练集脑卒中患者分为PSD组(62例)和非PSD组(146例)。通过训练集筛选影响PSD发生风险的预测因素,在训练集中基于多因素logistic和神经网络算法分别构建PSD发生风险预测模型,比较2个预测模型的预测效能,同时在验证集进行验证。结果本研究脑卒中后1个月内发生PSD 76例(29.23%),其中训练集62例,验证集14例。PSD组C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、纤维蛋白原(fibrinogen,FIB)、白细胞介素(interleukins,IL)-6、IL-1β、肿瘤坏死因子α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)、IL-18、中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil and lymphocyte ratio,NLR)明显高于非PSD组,差异有统计学意义(P<0.01)。多因素logistic回归分析显示,CRP(OR=1.494,95%CI:1.239~1.802)、FIB(OR=1.924,95%CI:1.191~3.109)、IL-6(OR=1.128,95%CI:1.001~1.272)、TNF-α(OR=1.051,95%CI:1.010~1.093)、IL-1β(OR=1.096,95%CI:1.006~1.194)、IL-18(OR=1.019,95%CI:1.002~1.036)、NLR(OR=1.873,95%CI:1.027~3.418)为PSD发生风险的危险因素(P<0.05,P<0.01)。ROC曲线结果显示,神经网络算法的预测模型的曲线下面积明显高于多因素logistic回归分析模型(0.931 vs 0.855,Z=3.448,P<0.05),且基于验证集评估,神经网络模型的准确性明显高于多因素logistic模型(92.31%vs 75.00%,P<0.05)。结论循环炎症相关因子CRP、FIB、IL-6、IL-1β、TNF-α、IL-18、NLR与PSD发生风险有关,基于神经网络算法构建的循环炎症相关因子预测模型能更有效预测PSD发生风险。 展开更多
关键词 卒中 抑郁 比例危险度模型 神经网络模型
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基于拥堵贡献度与神经网络模型的隧道施工通行控制系统设计
3
作者 邹洪波 孙鹏 刘志勇 《工程技术研究》 2025年第4期180-182,共3页
文章通过构建通行控制系统,精确描述不同载具对施工隧道内交通流的影响,采用卷积神经网络模型,以历史数据为基础,进行等待时间预测,优化交通信号灯控制策略。该模型经过对历史特征向量和控制方案的学习,输出优化后的路口平均等待时间,... 文章通过构建通行控制系统,精确描述不同载具对施工隧道内交通流的影响,采用卷积神经网络模型,以历史数据为基础,进行等待时间预测,优化交通信号灯控制策略。该模型经过对历史特征向量和控制方案的学习,输出优化后的路口平均等待时间,并使用迭代调整实现信号灯周期的动态优化。结果表明,优化后的方法显著缩短了隧道路口的平均等待时间,提升了整体通行效率。 展开更多
关键词 通行控制系统 拥堵贡献度 神经网络模型 施工隧道 交通信号灯
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无人机网络的用户关联与神经网络模型云边协同剪枝算法
4
作者 杨健 陶金玉 +1 位作者 王成 杨清海 《无线电工程》 2025年第3期633-641,共9页
针对无人机网络和边缘智能领域中无人机存储受限、网络整体性能不足等问题,提出了基于强化学习的用户关联策略和神经网络模型的云边协同剪枝算法。基于强化学习优化无人机网络拓扑结构,提出无人机用户与基站的关联算法。根据用户关联算... 针对无人机网络和边缘智能领域中无人机存储受限、网络整体性能不足等问题,提出了基于强化学习的用户关联策略和神经网络模型的云边协同剪枝算法。基于强化学习优化无人机网络拓扑结构,提出无人机用户与基站的关联算法。根据用户关联算法的输出划分网络的云端和边缘端,并筹划神经网络模型的分配类型和模型的大小需求,进一步提出云边协同剪枝算法。充分利用无人机个体的本地数据,对无人机网络协同的神经网络模型进行精简,降低了通信消耗,进一步提高了无人机网络整体性能。结果显示,基于强化学习的用户关联策略提高了信道容量。与使用传统的集中式剪枝精简模型相比,云边协同剪枝算法占用更低上行通信链路上的资源。所提方法在无人机协同环境下实现了高效数据传输和计算处理,为解决资源受限下的通算一体化挑战提供了有效途径。 展开更多
关键词 无人机网络 边缘智能 用户关联策略 神经网络模型精简
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基于BP神经网络模型的客流预测研究——以西安地铁小寨站为例
5
作者 张思瑶 杜晨阳 +2 位作者 张懿槾 高婉琦 贺鹏飞 《河南科技》 2025年第3期59-64,共6页
【目的】为了提高客流量预测的准确性,研究基于BP神经网络模型的客流量预测方法,为城市公共交通的调度和规划提供更为可靠的数据支持。【方法】采用BP神经网络模型,利用历史客流量数据作为训练样本,构建能够对未来客流量进行预测的模型... 【目的】为了提高客流量预测的准确性,研究基于BP神经网络模型的客流量预测方法,为城市公共交通的调度和规划提供更为可靠的数据支持。【方法】采用BP神经网络模型,利用历史客流量数据作为训练样本,构建能够对未来客流量进行预测的模型。通过模型训练与验证,分析不同参数配置下的模型性能,并与传统预测方法进行了对比。【结果】结果表明,基于BP神经网络的预测模型在多个时间段的客流量预测中表现优异,预测误差显著低于传统方法。BP神经网络模型预测结果在仅使用均值进行预测的情况下,其准确度越接近于1精准度越高,即预测结果训练集为0.701,测试集为-0.906均接近于1。【结论】BP神经网络模型能够有效捕捉客流量的变化趋势,具有较高的预测精度,适用于复杂城市交通系统的客流量预测任务。未来的研究可进一步优化模型参数,并结合其他算法提高预测性能。 展开更多
关键词 BP神经网络模型 聚类分析法 移动平均法 客流预测
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基于YOLOv5神经网络模型的变电所压板开关状态的识别方法 被引量：1
6
作者 姜凌霄 高宝明 段雨松 《煤炭工程》 北大核心 2024年第7期181-186,共6页
煤矿变电所是大型煤矿供电系统的重要组成部分,变电所压板开关状态的精确识别是监测煤矿供电状态的重要环节。然而,随着变电所电气控制柜上压板开关数量的大幅增加,传统人工巡检存在的巡检速度慢、巡检精度低的问题愈发显著。针对上述问... 煤矿变电所是大型煤矿供电系统的重要组成部分,变电所压板开关状态的精确识别是监测煤矿供电状态的重要环节。然而,随着变电所电气控制柜上压板开关数量的大幅增加,传统人工巡检存在的巡检速度慢、巡检精度低的问题愈发显著。针对上述问题,提出了一种基于YOLOv5神经网络模型的变电所压板开关状态识别方法。使用Pytorch深度学习框架进行了模型训练;设计了针对压板开关图像的预处理方法;采用得到的最佳模型对预处理后的压板开关图像进行检测并评估检测结果。实验结果表明该方法可以实现压板开关状态的智能识别,且具有速度快、精度高的特点。 展开更多
关键词 神经网络模型 压板开关状态 识别方法 变电所
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基于不同神经网络模型预测体测成绩
7
作者 刘建伟 董征宇 《信息技术》 2024年第1期65-70,76,共7页
为更加准确地反应当前学生的身体素质情况,基于多个不同的神经网络模型构建体测成绩预测模型,为降低体测成绩中各项目数据之间的相关性,使用主成分分析法对数据集进行处理。使用BP神经网络结合脉冲神经网络构建一个预测模型,加强模型处... 为更加准确地反应当前学生的身体素质情况,基于多个不同的神经网络模型构建体测成绩预测模型,为降低体测成绩中各项目数据之间的相关性,使用主成分分析法对数据集进行处理。使用BP神经网络结合脉冲神经网络构建一个预测模型,加强模型处理分析数据集的能力,提高预测的准确性。在长短期记忆神经网络中加入注意力机制构建另一个预测模型,使模型更加关注数据集中的关键信息。通过实验,预测模型输出的预测值与实际值的重合率高达90%以上,预测准确率整体在95%以上。 展开更多
关键词 体测成绩分析 神经网络模型 主成分分析 BP神经网络 脉冲神经网络
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深度神经网络模型任务切分及并行优化方法 被引量：1
8
作者 巨涛 刘帅 +1 位作者 王志强 李林娟 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2739-2752,共14页
为解决传统手工切分神经网络模型计算任务并行化方法面临的并行化难度大、训练耗时长、设备利用率低等问题,提出了一种基于深度神经网络(DNN)模型特性感知的任务切分及并行优化方法。结合硬件计算环境,对模型计算特性进行动态分析,获取... 为解决传统手工切分神经网络模型计算任务并行化方法面临的并行化难度大、训练耗时长、设备利用率低等问题,提出了一种基于深度神经网络(DNN)模型特性感知的任务切分及并行优化方法。结合硬件计算环境,对模型计算特性进行动态分析,获取模型内部相关性和各类参数属性,构建原始计算任务有向无环图(DAG);利用增强反链,构建DAG节点间可分区聚类的拓扑关系,将原始DAG转换为易于切分的反链DAG;通过拓扑排序生成反链DAG状态序列,并使用动态规划将状态序列切分为不同执行阶段,分析最佳分割点进行模型切分,实现模型分区与各GPU间动态匹配;对批量进行微处理,通过引入流水线并行实现多迭代密集训练,提高GPU利用率,减少训练耗时。实验结果表明:与已有模型切分方法相比,在CIFAR-10数据集上,所提模型切分及并行优化方法可实现各GPU间训练任务负载均衡,在保证模型训练精度的同时,4 GPU加速比达到3.4,8 GPU加速比为3.76。 展开更多
关键词 深度神经网络模型并行 模型切分 流水线并行 反链 并行优化
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应用卷积神经网络模型的超声特征信号提取算法
9
作者 樊丹丹 孔明 +2 位作者 马馨玥 崔志文 徐佳奇 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第12期117-124,共8页
飞行时间差是时差法超声波流量计的关键参数,决定表具的计量精度。该文采用卷积神经网络对超声回波信号进行特征提取,提取的特征用来回归预测飞行时间差。超声回波信号作为模型的输入层,中间层为提高模型性能,加速训练,使用五层卷积层... 飞行时间差是时差法超声波流量计的关键参数,决定表具的计量精度。该文采用卷积神经网络对超声回波信号进行特征提取,提取的特征用来回归预测飞行时间差。超声回波信号作为模型的输入层,中间层为提高模型性能,加速训练,使用五层卷积层、五层池化层及RELU激活函数提取信号特征,输出层回归预测飞行时间差,提高对时间差估计的精度。仿真研究表明,模型预测的准确率高于99%,且有较好的泛化能力。搭建实验平台,进行实验研究,结果表明,卷积神经网络模型用于预测超声回波信号飞行时间差有着较高的测量准确性,其中测量误差优于±1%,重复性优于0.2%。 展开更多
关键词 超声波气体流量计 飞行时间差检测 卷积神经网络模型 回波信号处理
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基于正交试验与神经网络模型的双薄壁高墩抗震性能分析与预测
10
作者 孔君 李震 +2 位作者 刘腾龙 刁鹏鑫 尹俊红 《交通世界》 2024年第11期126-129,共4页
为对双薄壁高墩的抗震性能进行分析和预测,采用正交试验设计和神经网络模型方法开展研究。研究结果表明,试验墩具有较强的耗能能力;在以承载力和延性系数为指标时,壁厚对承载力的影响最为显著;以等效黏滞阻尼系数比为指标时,轴压比对等... 为对双薄壁高墩的抗震性能进行分析和预测,采用正交试验设计和神经网络模型方法开展研究。研究结果表明,试验墩具有较强的耗能能力;在以承载力和延性系数为指标时,壁厚对承载力的影响最为显著;以等效黏滞阻尼系数比为指标时,轴压比对等效黏滞系数比的影响最为显著。经训练后的BP神经网络模型能较好地反映结构设计参数与抗震性能间的非线性关系,并且预测结果与试验模拟结果的误差在10%以内,表明该模型可用于双薄壁高墩抗震性能预测。 展开更多
关键词 双薄壁高墩 抗震性能 正交试验 神经网络模型 性能预测
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基于神经网络模型的居民用电预测技术和应用
11
作者 赵士轲 王蒙 +1 位作者 刘礼豪 李欣 《数字技术与应用》 2024年第6期108-110,共3页
电力供应是现代社会的核心,为城市化进程和数字化发展提供动力。随着人口增长和能源需求不断上升,电力系统的稳定性显得尤为重要。为了有效应对这一挑战,本文先详细探讨了基于居民用电预测的模型开发,以优化电力系统的性能;随后我们将... 电力供应是现代社会的核心,为城市化进程和数字化发展提供动力。随着人口增长和能源需求不断上升,电力系统的稳定性显得尤为重要。为了有效应对这一挑战,本文先详细探讨了基于居民用电预测的模型开发,以优化电力系统的性能;随后我们将深入分析数据收集、处理和分析的方法,以及开发模型的过程。通过这个模型,我们可以提高供电效率,促进可再生能源利用,并确保居民获得高质量的电力服务。 展开更多
关键词 电力服务 可再生能源利用 神经网络模型 数据收集 开发模型 能源需求 用电预测 电力系统
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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
12
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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改进BP神经网络模型在农业灌溉用水预测中的应用 被引量：1
13
作者 张荣华 《水利科学与寒区工程》 2024年第7期48-50,共3页
针对传统BP神经网络模型局部不收敛的局限,引入改进的BP神经网络模型,并将改进的模型用于灌区农业灌溉用水预测,结合灌区灌溉用水统计数据对比分析模型预测的精度。结果表明:相比于改进前,改进后的BP神经网络模型在灌区年尺度和月尺度... 针对传统BP神经网络模型局部不收敛的局限,引入改进的BP神经网络模型,并将改进的模型用于灌区农业灌溉用水预测,结合灌区灌溉用水统计数据对比分析模型预测的精度。结果表明:相比于改进前,改进后的BP神经网络模型在灌区年尺度和月尺度农业灌溉用水预测误差平均可降低6.52%和5.39%。研究成果对于灌区农业灌溉用水科学预测具有参考价值。 展开更多
关键词 BP神经网络模型 模型改进 农业用水预测 适用性分析 灌区
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基于CNN和BiLSTM神经网络模型的太阳能供暖负荷预测研究
14
作者 周泽楷 侯宏娟 +1 位作者 孙莉 靳涛 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期415-422,共8页
针对太阳能供暖系统中因热量供需不匹配而引起的能源浪费现象,提出一种基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络的短期热负荷预测模型。首先对数据进行清洗,使数据准确完整;其次依据皮尔逊相关系数对输入特征进行筛选;最后依据其空间-... 针对太阳能供暖系统中因热量供需不匹配而引起的能源浪费现象,提出一种基于卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络的短期热负荷预测模型。首先对数据进行清洗,使数据准确完整;其次依据皮尔逊相关系数对输入特征进行筛选;最后依据其空间-时间特征建立卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络模型。在与单一神经网络模型长短期记忆神经网络及双向长短期记忆神经网络进行详细比较和分析后,结果表明,该模型相较于传统神经网络模型在精确度上存在明显提升,验证了本模型在太阳能供暖负荷预测中的有效性。 展开更多
关键词 太阳能供暖 卷积神经网络 长短期记忆网络 热负荷 神经网络模型
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基于县域尺度神经网络模型的中国钢铁工业污染物排放预测研究
15
作者 徐佳雨 《科技创新与应用》 2024年第33期9-12,共4页
实现精细尺度的钢铁工业排放预测对我国的区域污染控制和产业政策调整具有重要意义。该研究通过融合多源数据构建神经网络模型并实现2025—2060年的县域尺度活动水平预测,建立中国钢铁工业的大气污染物排放预测清单。结果表明,粗钢产量... 实现精细尺度的钢铁工业排放预测对我国的区域污染控制和产业政策调整具有重要意义。该研究通过融合多源数据构建神经网络模型并实现2025—2060年的县域尺度活动水平预测,建立中国钢铁工业的大气污染物排放预测清单。结果表明,粗钢产量将在2025年达到最高值,且随后呈现缓慢下降趋势。同时,未来中西部地区将形成大型县域钢铁生产基地。2060年,我国粗钢产量预计为7.6亿t,较2015年下降4%,共排放SO_(2)、NO_(X)、PM_(2.5)及CO_(2)分别为10.6万t、8.6万t、25.5万t和5.9亿t,较2015年分别下降88%、89%、76%和52%。 展开更多
关键词 县域尺度预测 神经网络模型 钢铁排放 排放因子 区域污染
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自适应多保真数据融合的神经网络模型
16
作者 陈柏宁 谢芳芳 孟旭辉 《气体物理》 2024年第4期1-8,共8页
数据驱动的深度学习建模在力学、材料等不同学科中得到了较多应用。深度学习建模的精度依赖大量高保真数据。在实际应用中,高保真数据往往是少量且昂贵的,而低保真数据却是成本低廉且数量较多的。当高保真数据量过少时,深度学习建模精... 数据驱动的深度学习建模在力学、材料等不同学科中得到了较多应用。深度学习建模的精度依赖大量高保真数据。在实际应用中,高保真数据往往是少量且昂贵的,而低保真数据却是成本低廉且数量较多的。当高保真数据量过少时,深度学习建模精度较低。近期发展的多保真深度神经网络,通过融合不同保真度的数据,在高保真数据较少时,依然保持了较高的建模精度。然而,已有的多保真深度神经网络模型的精度较为依赖针对模型参数的正则化调节。当添加的正则化过强时,网络对非线性关联式的拟合能力不足;当添加的正则化强度不够时,在学习多保真数据间的线性关联关系时又会出现过拟合现象。两者都会严重影响模型的预测精度。在缺乏高保真验证数据集时,较难得到最优的正则化系数。为此,通过改进已有多保真网络模型的损失函数,引入一个与线性关联式相关的参数,提出了自适应多保真数据融合的神经网络模型。该模型能根据给定数据自适应地拟合不同保真度数据间的线性或非线性关系,对正则化依赖较小,从而提高了建模的鲁棒性。在多个标准测试案例及实际应用的翼型气动参数的预测中,该模型均能表现出较高的精度和稳定性。 展开更多
关键词 深度学习 多保真深度神经网络 多保真建模 自适应多保真数据融合的神经网络模型 气动分布
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基于改进BP神经网络模型的辽西地区农业灌溉用水预测
17
作者 张瑞阳 《水利技术监督》 2024年第8期263-264,271,共3页
文章引入小波分析函数对传统BP神经网络模型进行改进,提高模型收敛精度,并将改进的BP神经网络模型对辽西地区农业灌溉用水进行预测。结果表明:与模型改进前相比,改进后模型对辽西地区年尺度和月尺度农业灌溉用水量预测相对误差分别降低6... 文章引入小波分析函数对传统BP神经网络模型进行改进,提高模型收敛精度,并将改进的BP神经网络模型对辽西地区农业灌溉用水进行预测。结果表明:与模型改进前相比,改进后模型对辽西地区年尺度和月尺度农业灌溉用水量预测相对误差分别降低6.9%和10%。研究成果对于区域农业灌溉用水预测方法具有参考价值。 展开更多
关键词 BP神经网络模型 小波分析 模型改进 农业灌溉 辽西地区
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PCA-MLP神经网络模型在黄河宁夏段径流预测中的应用
18
作者 窦淼 侯祥宁 《水利信息化》 2024年第4期49-53,共5页
为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子... 为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子数据输入MLP神经网络模型,预测月径流量数据。将宁夏青铜峡水文站2010—2019年汛期的月径流量和影响因子数据作为训练样本训练神经网络模型,以2020—2022年汛期月径流量和影响因子数据作为检验样本进行对比分析。预测结果表明:目前影响汛期径流量的因素主要是历史径流和气候特征,检验集预测结果确定性系数为0.851,模型可为宁夏汛期月径流量预测提供相应指导。 展开更多
关键词 径流预测 PCA-MLP神经网络模型 主成分分析 多层感知器神经网络
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基于BP和RBF神经网络模型的江西省农产品冷链物流需求预测
19
作者 古俊杰 刘东 《中国储运》 2024年第10期62-63,共2页
根据BP(back propagation)神经网络和(radial basis function)神经网络模型在需求预测领域上的应用,以江西省生鲜农产品冷链物流需求为对象进行实证分析,依据经济水平、产业结构水平、物流行业因素、市场供需水平等四个方面建立影响因... 根据BP(back propagation)神经网络和(radial basis function)神经网络模型在需求预测领域上的应用,以江西省生鲜农产品冷链物流需求为对象进行实证分析,依据经济水平、产业结构水平、物流行业因素、市场供需水平等四个方面建立影响因素指标体系,并用SPSS和MATLAB建立模型,结果表明BP神经网络相比于RBF神经网络,在预测结果上有更高的精确度。 展开更多
关键词 产业结构水平 农产品冷链物流 RBF神经网络 需求预测 物流行业 神经网络模型 BP神经网络 影响因素指标体系
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岩爆预测的人工神经网络模型 被引量：104
20
作者 陈海军 郦能惠 +1 位作者 聂德新 尚岳全 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期229-232,共4页
选取岩石抗压强度、抗拉强度、弹性能量指数和洞壁最大切向应力作为岩爆预测的评判指标 ,建立了岩爆预测的神经网络模型 ,对岩爆的发生及其烈度进行预测。实例计算表明 。
关键词 岩爆 岩石地下工程 人工神经网络模型
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