期刊文献+
共找到144篇文章
< 1 2 8 >
每页显示 20 50 100
基于BP神经网络预测模型对静宁县供水量预测
1
作者 王春晖 《甘肃水利水电技术》 2024年第11期17-20,共4页
通过收集静宁县2013—2023年供水量和用水量资料,采用BP(Back Propagation)神经网络预测模型,对供水量数据进行迭代训练处理,构建了能够反映系统演化趋势的微分方程。利用MATLAB软件编写了专门的代码程序,对BP神经网络预测模型进行了高... 通过收集静宁县2013—2023年供水量和用水量资料,采用BP(Back Propagation)神经网络预测模型,对供水量数据进行迭代训练处理,构建了能够反映系统演化趋势的微分方程。利用MATLAB软件编写了专门的代码程序,对BP神经网络预测模型进行了高效求解和运算。结果表明:(1)静宁县2013—2023年的平均供水量为3542万m^(3),供水以地表水为主,用水以农业用水为主;(2)根据BP神经网络迭代训练结果,训练集百分比误差为-0.12~0.08,测试集百分比误差为-0.14~0.12,预测模型模拟效果良好;(3)经过BP神经网络预测模型预测,静宁县2024—2028年的供水量预测值分别为3068万m^(3)、2943万m^(3)、2959万m^(3)、3233万m^(3)和3242万m^(3),平均供水量为3089万m^(3),静宁县2024—2028年供水量为减少的趋势,变化趋势不明显。 展开更多
关键词 供水量 用水量 BP神经网络预测 静宁县
在线阅读 下载PDF
基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用 被引量:21
2
作者 殷峻暹 陈守煜 邱菊 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期594-598,共5页
提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实... 提出用遗传学习算法和权重调整 BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型 ;即先通过遗传学习算法进行全局训练 ,再用权重调整 BP算法进行精确训练 ,使网络收敛速度加快和避免局部极小 .作为实例 ,以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期 4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量 .结果表明 。 展开更多
关键词 混合算法 神经网络预测模型 模糊模式识别 遗传学习算法 权重调整BP算法 人工神经网络 收敛速度 水文预报
在线阅读 下载PDF
基于统计分析的继电器贮存寿命神经网络预测 被引量:5
3
作者 李文华 周露露 +1 位作者 王立国 蔡亚楠 《航天控制》 CSCD 北大核心 2016年第6期79-84,共6页
航天继电器长期处于贮存环境,为保证其各阶段始终保持在备用激活状态,必须对继电器的贮存寿命进行预测。本文将因子分析法和回归分析法引入到表征触点电接触可靠性的重要参数——接触电阻的转换中,将25台继电器样品的200对触点在125℃... 航天继电器长期处于贮存环境,为保证其各阶段始终保持在备用激活状态,必须对继电器的贮存寿命进行预测。本文将因子分析法和回归分析法引入到表征触点电接触可靠性的重要参数——接触电阻的转换中,将25台继电器样品的200对触点在125℃下的接触压降和释放电压双参数数据交叉分为4组进行处理,分析两者与接触电阻的关系,建立函数链神经网络,对接触电阻进行动态预测,进而得到继电器的贮存寿命。分析神经网络预测的整体误差,用92℃的数据对该方法进行检验,得出神经网络的预测误差低于3.5%,证实了统计方法和函数链神经网络的适用性。 展开更多
关键词 航天继电器 统计分析 神经网络预测 接触电阻 贮存寿命
在线阅读 下载PDF
地震诱发的侧向水平位移神经网络预测模型 被引量:6
4
作者 佘跃心 刘汉龙 高玉峰 《世界地震工程》 CSCD 2003年第1期96-101,共6页
在对地震液化诱发的侧向水平位移预测模型评述的基础上,分析了地震、地形、土质等实测数据与侧向水平水移之间的相互关系,并提出了侧向位平位移神经网络预测模型。模型较好地反映了参数之间复杂的非线性关系,网络预测结果与实测数据较... 在对地震液化诱发的侧向水平位移预测模型评述的基础上,分析了地震、地形、土质等实测数据与侧向水平水移之间的相互关系,并提出了侧向位平位移神经网络预测模型。模型较好地反映了参数之间复杂的非线性关系,网络预测结果与实测数据较为吻合,两者之间相关系数为0.9左右。模型数据分析结果表明侧向位移随着距自由临空面距离(L)的增加而呈双曲线关系下降,随液化层厚度的增加而增加。不同L条件下临空面高度与侧向位移之间有一灵敏变化区,即当H约等于4~7m之间时,侧向位移急剧变化。 展开更多
关键词 侧向水平位移神经网络预测模型 地震灾害 液化 地形 土体 统计模型
在线阅读 下载PDF
基于混沌神经网络预测模型的最优控制决策及应用 被引量:8
5
作者 窦春霞 张淑清 《动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期68-72,共5页
为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,首先根据具有混沌特性的非线性、大时滞系统的时序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在网络输入不完整或发生变... 为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,首先根据具有混沌特性的非线性、大时滞系统的时序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,仍能对系统作高精度的短期预测;在此基础上,将预测模型的输出通过反馈校正,再将校正误差和控制增量引入性能函数最优,最后得到最优控制决策,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。最后将预测控制决策应用到非线性、大时滞的锅炉过热汽温控制中,仿真结果表明了该控制的有效性、快速性和鲁棒性。 展开更多
关键词 自动控制理论 最优预测控制决策 混沌神经网络预测模型 非线性大时滞系统 适应控制 鲁棒性
在线阅读 下载PDF
以混沌理论为基础的神经网络预测方法 被引量:3
6
作者 王卫宁 汪秉宏 史晓平 《运筹与管理》 CSCD 2003年第6期58-61,共4页
我国证券市场股价波动表现出特有的混沌性质[1][2],具有局部随机与整体秩序[3]相容的特征。本文以2002年每隔十秒的上证指数高频数据[4]为例,以混沌理论为基础,从原始序列中构造出若干个新的时间序列,运用神经网络法[5]进行预测。预测... 我国证券市场股价波动表现出特有的混沌性质[1][2],具有局部随机与整体秩序[3]相容的特征。本文以2002年每隔十秒的上证指数高频数据[4]为例,以混沌理论为基础,从原始序列中构造出若干个新的时间序列,运用神经网络法[5]进行预测。预测结果表明,此方法能够较好地预测股票的走势,有望在股票交易中应用。 展开更多
关键词 混沌理论 神经网络预测 证券市场 上证指数 股票
在线阅读 下载PDF
基于神经网络预测模型的异构多核处理器调度 被引量:2
7
作者 王磊 陆超 +1 位作者 章隆兵 王剑 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期567-574,共8页
为了提高异构多核处理器的性能和资源利用率,研究了优化异构多核处理器的程序调度方法。针对异构多核处理器的特点,提出了一种基于神经网络的低开销程序性能预测的调度模型。该调度模型根据程序固有特征预测各个程序在不同处理器核上的... 为了提高异构多核处理器的性能和资源利用率,研究了优化异构多核处理器的程序调度方法。针对异构多核处理器的特点,提出了一种基于神经网络的低开销程序性能预测的调度模型。该调度模型根据程序固有特征预测各个程序在不同处理器核上的性能,然后根据性能预测找出程序与处理器核之间的最优匹配方案进行调度。试验证明,该调度模型对于异构多核处理器的性能和能效都取得了很好的提升效果,超过了现有的轮转调度、抽样调度和性能影响评估(PIE)调度。相比于轮转调度,该调度模型在处理器性能和能效上分别取得了13.64%和10.78%的提升。 展开更多
关键词 异构多核处理器 多道程序 程序固有特征 神经网络预测模型 基于神经网 络的调度模型
在线阅读 下载PDF
用神经网络预测负荷的路由选择方法 被引量:4
8
作者 董军 潘云鹤 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期257-259,共3页
电信网路由选择方法的优劣直接影响着网络的接通率和负荷平衡程度 .我国电信网的接通率只有45 %左右 .据介绍 ,若其接通率提高一个百分点 ,收益可达 10亿元 .本文针对目前所使用的路由选择方法的不足 ,提出基于神经网络预测的新的路由... 电信网路由选择方法的优劣直接影响着网络的接通率和负荷平衡程度 .我国电信网的接通率只有45 %左右 .据介绍 ,若其接通率提高一个百分点 ,收益可达 10亿元 .本文针对目前所使用的路由选择方法的不足 ,提出基于神经网络预测的新的路由选择方法 ,包括性能指标、选路思想和递归神经网络预测等 .然后 ,分析和比较仿真结果 .这个方法因良好的分布特性和智能决策能力而优于其它方法 。 展开更多
关键词 路由选择 神经网络预测 接通率 负荷平衡
在线阅读 下载PDF
弱耦合星载天线结构振动神经网络预测控制 被引量:2
9
作者 刘相秋 王聪 邹振祝 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期373-377,共5页
为了研究弱耦合星载天线结构的振动控制,建立了该结构的有限元计算模型;并对结构失谐前后的动力学特性进行了分析;针对失谐前后的结构,分别采用神经网络预测(NNP)控制方法进行了振动控制,并与二次线性最优控制(LQR)方法的振动抑制效果... 为了研究弱耦合星载天线结构的振动控制,建立了该结构的有限元计算模型;并对结构失谐前后的动力学特性进行了分析;针对失谐前后的结构,分别采用神经网络预测(NNP)控制方法进行了振动控制,并与二次线性最优控制(LQR)方法的振动抑制效果进行了对比.仿真结果表明,弱耦合星载天线结构参数的微小失谐会导致结构振动产生明显的模态局部化;采用NNP控制方法进行结构振动控制的效果明显优于LQR控制方法,且在由失谐导致模型失配时,NNP控制方法对结构振动亦有较好的抑制;在进行此种结构的振动主动控制时必须考虑到结构失谐的影响. 展开更多
关键词 弱耦合天线结构 有限元模型 失谐 动力学特性 神经网络预测控制 模态局部化
在线阅读 下载PDF
基于小波神经网络预测的Ad Hoc网络分簇算法 被引量:1
10
作者 沙毅 黄烨 +1 位作者 黄丽 张立立 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期1233-1236,共4页
针对Ad Hoc网络拓扑结构的动态特性,利用小波神经网络预测模型对节点地理位置进行预测.将预测的总保持时间与阈值比较,可以测得簇在下一时刻的稳定性.如果该簇结构在下一时刻趋于不稳定,则在链路失效之前启动路由预修复机制,以避免链路... 针对Ad Hoc网络拓扑结构的动态特性,利用小波神经网络预测模型对节点地理位置进行预测.将预测的总保持时间与阈值比较,可以测得簇在下一时刻的稳定性.如果该簇结构在下一时刻趋于不稳定,则在链路失效之前启动路由预修复机制,以避免链路频繁断裂,从而大幅提高了网络性能.仿真结果表明,与传统最小ID算法和未加预测机制的LWCA分簇算法进行比较,所提出的分簇算法分组投递率分别提高了7%和5%,路由中断次数降低了约63%和50%. 展开更多
关键词 AD HOC网络 加权分簇算法 AODV 地理位置预测 小波神经网络预测
在线阅读 下载PDF
卫生陶瓷凝胶注模成型干燥收缩的人工神经网络预测 被引量:1
11
作者 曹丽云 吴建鹏 +2 位作者 杨军胜 贺海燕 黄剑锋 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期129-131,共3页
卫生陶瓷凝胶注模成型工艺的复杂性使其很难控制材料成型后的干燥收缩率,尝试用人工神经网络技术对卫生陶瓷凝胶注模成型工艺过程进行识别和仿真,采用Levenberg-Marquardt算法建立了卫生陶瓷凝胶注模成型工艺中单体、引发剂、交联剂、... 卫生陶瓷凝胶注模成型工艺的复杂性使其很难控制材料成型后的干燥收缩率,尝试用人工神经网络技术对卫生陶瓷凝胶注模成型工艺过程进行识别和仿真,采用Levenberg-Marquardt算法建立了卫生陶瓷凝胶注模成型工艺中单体、引发剂、交联剂、催化剂含量和坯体干燥收缩的映射网络模型,从而可利用该模型来预测在一定有机成型添加剂含量下卫生陶瓷的干燥收缩。结果表明,其预测平均误差小于0.65%,而且该模型可以分析任意2种工艺因素对陶瓷干燥收缩的偶合作用。 展开更多
关键词 卫生陶瓷 凝胶注模成型 干燥收缩 人工神经网络 凝胶注模成型工艺 人工神经网络技术 神经网络预测 干燥收缩率 LEVENBERG-MARQUARDT算法 网络模型
在线阅读 下载PDF
加热炉炉温的小波神经网络预测控制策略 被引量:2
12
作者 田建艳 代正梅 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第S1期48-52,共5页
针对钢坯加热炉的大滞后、非线性、不确定性等特点,提出采用小波神经网络预测控制策略对加热炉炉温进行控制,研究炉温的小波神经网络预测模型、小波神经网络优化控制器,以及反馈校正的设计与实现。结合生产实际,以现场采集的炉温数据进... 针对钢坯加热炉的大滞后、非线性、不确定性等特点,提出采用小波神经网络预测控制策略对加热炉炉温进行控制,研究炉温的小波神经网络预测模型、小波神经网络优化控制器,以及反馈校正的设计与实现。结合生产实际,以现场采集的炉温数据进行了大量的仿真研究。结果表明,该控制策略是可行的、有效的。 展开更多
关键词 钢坯加热炉 炉温控制 小波神经网络预测控制策略
在线阅读 下载PDF
BP神经网络预测船体焊接变形 被引量:4
13
作者 田丰增 刘玉君 《造船技术》 北大核心 2005年第2期40-42,共3页
实现无余量造船的重要前提是准确预测船体结构的焊接变形,从而满足造船精度要求。由于焊接变形的起因以及现场工作环境非常复杂,几种回归公式难以完全覆盖所有范围。为此,本文应用C++语言实现BP神经网络学习算法,来预测船体构件焊接横... 实现无余量造船的重要前提是准确预测船体结构的焊接变形,从而满足造船精度要求。由于焊接变形的起因以及现场工作环境非常复杂,几种回归公式难以完全覆盖所有范围。为此,本文应用C++语言实现BP神经网络学习算法,来预测船体构件焊接横向变形和角变形。 展开更多
关键词 焊接变形 神经网络预测 BP 网络学习算法 C++语言 船体结构 精度要求 工作环境 完全覆盖 回归公式 横向变形 船体构件 角变形 造船
在线阅读 下载PDF
道路交通事故的神经网络预测方法研究 被引量:2
14
作者 韩文涛 刘明琴 《交通科技与经济》 2004年第6期58-59,共2页
指出了预测对道路交通安全性的重要意义以及传统预测方法存在的缺陷;运用神经网络建立时间序列的道路交通事故预测方法,克服了传统预测方法必须事先构造函数的不足之处。分析表明, 该方法的预测精度较高。
关键词 道路交通事故 神经网络预测 道路交通安全 预测方法 预测精度 缺陷
在线阅读 下载PDF
一类新的基于神经网络预测的变周期网络控制系统采样方案 被引量:1
15
作者 刘建刚 刘碧玉 李美兰 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2009年第3期356-358,共3页
提出了一类新的能够减轻时延对网络控制系统影响的基于神经网络预测的变周期网络控制系统采样方法,简要论述了在网络控制系统中融入了BP神经网络后,如何对它进行建模、分析、控制,被选作采样周期的时延可以利用BP神经网络工具进行在线预... 提出了一类新的能够减轻时延对网络控制系统影响的基于神经网络预测的变周期网络控制系统采样方法,简要论述了在网络控制系统中融入了BP神经网络后,如何对它进行建模、分析、控制,被选作采样周期的时延可以利用BP神经网络工具进行在线预测,文中还给出了一种新的可以应用于生产实践的网络控制系统推广模型. 展开更多
关键词 网络控制系统 周期采样 神经网络预测
在线阅读 下载PDF
基坑变形灰色人工神经网络预测模型及其应用 被引量:3
16
作者 陈炳志 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第5期53-57,共5页
针对基坑变形预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测基坑变形的新方法。用一桩锚联合支护体系实例进行了预测研究,得到支护体系的不同预测模型的组合预测值。研究结果表明:灰色神经网络预测误差比GM(1,1)预测模型... 针对基坑变形预测中信息的灰色性和数据的非线性性,提出用灰色神经网络预测基坑变形的新方法。用一桩锚联合支护体系实例进行了预测研究,得到支护体系的不同预测模型的组合预测值。研究结果表明:灰色神经网络预测误差比GM(1,1)预测模型小;与BP预测模型相比,前期误差大,后期误差小。在基坑变形监测中,为了更准确地预测基坑变形,可以采用灰色神经网络预测与BP预测相结合的方法进行预测。 展开更多
关键词 基坑变形 灰色神经网络 GM(1 1)预测模型 BP神经网络预测模型
在线阅读 下载PDF
水泵全特性曲线的神经网络预测模型的研究 被引量:2
17
作者 陈达卫 《炼油技术与工程》 CAS 北大核心 2004年第12期24-27,共4页
研究水泵全特性曲线的神经网络预测模型。通过计算机实验,讨论样本、学习算法和网络结构等对神经 网络预测模型性能的影响及其改进措施。实验结果表明,神经网络预测模型具有较佳的学习能力和泛化能力。
关键词 神经网络预测 水泵 特性曲线 样本 学习算法 泛化能力 模型 计算机实验 网络结构 性能
在线阅读 下载PDF
证券市场实时分时神经网络预测系统研究 被引量:2
18
作者 张金良 李光泉 +3 位作者 杨忠直 熊益民 张士英 吴建伟 《地质技术经济管理》 2003年第1期41-43,共3页
本文以沪深证券市场的实时分时数据为基础,应用神经网络技术对证券市场的八种经典分时形态进行了动态分割预处理和模式识别、预测,实验表明上述方法具有良好的稳定性和可靠性,并抗噪能力强且准确率较高。
关键词 证券市场 实时分时神经网络预测系统 神经网络技术 抗噪能力 证券交易形态 上海 深圳
在线阅读 下载PDF
固体废弃物热解产物的神经网络预测模型 被引量:2
19
作者 李爱民 王志 +1 位作者 魏砾宏 姚 伟 《沈阳航空工业学院学报》 2002年第1期5-9,共5页
本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型,采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率ηo与回归方法相比,其预测误差明显小于回归公式的预测误差。
关键词 固体废弃物 热解 神经网络预测模型 预测误差
在线阅读 下载PDF
高炉铁水含硅量神经网络预测模型 被引量:3
20
作者 李俊国 闫小林 《河北理工学院学报》 2002年第3期17-22,28,共7页
按现代控制理论,将高炉视作多输入-单输出系统。引入人工神经网络(ANN)方法,选定若干参数作为硅含量的相关变量,建立标准的三层BP网络铁水硅预报模型。用该模型对津西5#高炉的生产数据进行离线预报,允许误差为±0.1%时命中率达到8... 按现代控制理论,将高炉视作多输入-单输出系统。引入人工神经网络(ANN)方法,选定若干参数作为硅含量的相关变量,建立标准的三层BP网络铁水硅预报模型。用该模型对津西5#高炉的生产数据进行离线预报,允许误差为±0.1%时命中率达到81%。 展开更多
关键词 高炉 铁水含硅量 神经网络预测模型
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 8 下一页 到第
使用帮助 返回顶部