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基于系统性硬化症溶酶体相关基因的人工神经网络模型的构建及实验验证
1
作者 左志威 卞博 +5 位作者 崔家康 耿玉鑫 王一晨 郭克磊 孟庆良 卞华 《海南医科大学学报》 北大核心 2025年第2期109-117,共9页
目的:建立基于GEO数据库硬皮病溶酶体相关基因的随机森林和人工神经网络(artificial neural network,ANN)联合诊断模型并评价其效果。方法:通过GEO数据库获取4份硬皮病芯片,从AmiGO2数据库中获取875个溶酶体相关基因。其中GSE95065及GSE... 目的:建立基于GEO数据库硬皮病溶酶体相关基因的随机森林和人工神经网络(artificial neural network,ANN)联合诊断模型并评价其效果。方法:通过GEO数据库获取4份硬皮病芯片,从AmiGO2数据库中获取875个溶酶体相关基因。其中GSE95065及GSE76807合并作为实验组数据集,使用随机森林算法筛选硬皮病溶酶体相关特征基因,并用特征基因构建人工神经网络模型,用10折交叉验证模型准确性。再用验证数据集GSE32413与GSE59787对模型进一步验证,利用ROC曲线下面积值评估模型准确性。最后用实时荧光定量PCR(real-time quantitative PCR,RT-qPCR)进行实验验证。结果:共获取差异基因46个,其中上调基因16个,下调基因30个。进一步通过随机森林筛选得到最相关的6个特征基因(LYN、TNFAIP3、RNF128、MCOLN3、ANKFY1、PLD3),并构建ANN诊断模型。使用该模型绘制了实验组和验证组诊断的ROC曲线,AUC值为0.999。10折交叉验证AUC平均值大于0.980。验证组AUC为0.740和0.732。RT-qPCR结果表明与对照组相比,硬皮病中LYN(P=0.004)、TNFAIP3(P=0.0001)表达量明显上调,而RNF128(P=0.0002)、MCOLN3(P=0.001)、ANKFY1(P=0.02)、PLD3(P<0.0001)表达量在硬皮病组中明显下调。与机器学习算法结果相一致。结论:构建了硬皮病溶酶体相关特征基因的ANN诊断模型,为探索硬皮病发病机制提供了一个新视角。 展开更多
关键词 系统性硬化症 溶酶体 人工神经网络 随机森林 诊断模型
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基于人工神经网络海因环氧树脂体系流变性的比较研究
2
作者 雷世裕 李玲 +2 位作者 曹伟 王艺轩 董夏瑞 《复合材料科学与工程》 北大核心 2025年第7期99-107,共9页
化学流变学分析在热固性树脂基复合材料加工成型中具有广泛应用,然而传统化学流变模型对加工黏度的预测常使用Dual-Arrhenius流变模型,该方法在具有多场耦合效应的热固性树脂体系中预测精度受限。为突破这一瓶颈,引入了人工智能的方法... 化学流变学分析在热固性树脂基复合材料加工成型中具有广泛应用,然而传统化学流变模型对加工黏度的预测常使用Dual-Arrhenius流变模型,该方法在具有多场耦合效应的热固性树脂体系中预测精度受限。为突破这一瓶颈,引入了人工智能的方法。采用DSC法分析了海因环氧树脂/马来酸酐体系的反应性,在65~85℃等温固化模式下进行了黏度数据采集,采用BP人工神经网络模型(BP-ANN模型)与Dual-Arrhenius流变模型(DA模型)对海因环氧树脂/马来酸酐体系的流变性能进行对比分析研究。结果表明,相较于DA模型,BP-ANN模型的均方误差降幅达26.0%,平均绝对百分比误差锐减65.0%,均方根误差降低13.0%,同时决定系数提升0.25%。BP-ANN模型相较于DA模型在预测精度上显著提升,这对热固性树脂基复合材料成型过程中的工艺选择和参数优化提供了一定的支撑。 展开更多
关键词 海因环氧树脂 Dual-Arrhenius流变模型 BP人工神经网络模型 化学流变学 黏度 复合材料
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基于人工神经网络智能算法的9310钢本构模型优化 被引量：2
3
作者 施文鹏 孙岑花 +2 位作者 李佳俊 王宇航 董显娟 《精密成形工程》 北大核心 2024年第3期171-180,共10页
目的研究9310钢在变形温度为800~1200℃、应变速率为0.01~50s-1和高度压下量为70%条件下的热变形行为,建立预测效果相对较好的9310钢本构模型。方法使用Gleeble-3800热模拟机对9310钢进行等温恒应变速率热压缩实验,基于热压缩实验数据,... 目的研究9310钢在变形温度为800~1200℃、应变速率为0.01~50s-1和高度压下量为70%条件下的热变形行为,建立预测效果相对较好的9310钢本构模型。方法使用Gleeble-3800热模拟机对9310钢进行等温恒应变速率热压缩实验,基于热压缩实验数据,分析了应变速率对9310钢流动软化效应的影响,建立了考虑应变补偿的Arrhenius本构模型与支持向量回归(SVR)本构模型,并进行了模型精度分析,之后引入人工神经网络(ANN)智能算法优化了Arrhenius本构模型。结果与变形温度相比,应变速率对9310钢流动软化效应的影响更为显著。相较于支持向量回归(SVR)本构模型,考虑应变补偿的Arrhenius本构模型精度更高,其相关系数R为0.9934,平均相对误差(AARE)和均方误差(MSE)分别为0.0556和89.362,它在预测高应变速率(1、10、50 s-1)流动应力时出现了较大偏差,经ANN智能算法优化后,相关系数R提高至0.9991,AARE和MSE分别降至0.0199和9.998,且绝对误差在±10MPa以内的预测流动应力占比为98.34%。结论在低应变速率(0.01 s-1)下软化效应更强,在高应变速率(10 s-1)下再结晶程度较低,软化效应较弱。ANN智能算法优化后的Arrhenius本构模型具有较高的精度,能较准确地预测9310钢的流动行为。 展开更多
关键词 9310钢 本构模型 Arrhenius型本构模型 人工神经网络(ANN) 智能算法优化
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基于随机森林和人工神经网络构建种植体周炎的诊断模型 被引量：3
4
作者 杨浩然 陈宇翔 +3 位作者 赵安娜 程婷婷 周建忠 李自良 《华西口腔医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期214-226,共13页
目的 本研究旨在揭示种植体周炎发生发展过程中参与调控的关键基因,并通过随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)构建种植体周炎的诊断模型。方法本研究从GEO数据库中获取GSE33774、GSE106090和GSE57631数据集。对GSE33774和GSE106090数据集... 目的 本研究旨在揭示种植体周炎发生发展过程中参与调控的关键基因,并通过随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)构建种植体周炎的诊断模型。方法本研究从GEO数据库中获取GSE33774、GSE106090和GSE57631数据集。对GSE33774和GSE106090数据集进行差异表达和功能富集分析,通过蛋白质互作网络(PPI)和RF筛选出关键基因,利用ANN建立种植体周炎的诊断模型,并在GSE33774和GSE57631数据集中进行验证。同时,构建转录因子-基因相互作用网络和转录因子-微小RNA (miRNA)调控网络。结果 本研究共筛选出124个参与调控种植体周炎的差异表达基因(DEGs)。富集分析结果表明,DEGs主要和免疫受体活性蛋白及细胞因子受体活性相关,主要参与白细胞和中性粒细胞迁移的过程。PPI和RF筛选出6个关键基因,分别为CD38、CYBB、FCGR2A、SELL、TLR4和CXCL8。受试者操作特征曲线(ROC)表明ANN模型具有较好的诊断性。本研究还发现FOXC1、GATA2和NF-κB1可能是种植体周炎中重要的转录因子,hsa-miR-204可能是关键的miRNA。结论 RF和ANN构建的种植体周炎的诊断模型可信度高,CD38、CYBB、FCGR2A、SELL、TLR4和CXCL8是潜在的诊断标志物。FOXC1、GATA2和NF-κB1可能是种植体周炎中重要的转录因子,hsa-miR-204作为关键的miRNA在其中扮演着重要角色。 展开更多
关键词 种植体周炎 生物信息学 随机森林 人工神经网络 诊断模型
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基于遗传算法优化的含氢Ti65合金人工神经网络本构模型的构建
5
作者 朱铭 夏敏 +3 位作者 田壵 邓磊 金俊松 王新云 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期232-239,共8页
本研究对不同氢含量(未置氢、0.13 wt.%、0.25 wt.%、0.34 wt.%和0.43 wt.%氢)的Ti65合金试样在其α+β两相区和β单相区、0.001 s^(-1)应变速率范围内进行等温压缩,研究了含氢Ti65合金的高温流变行为,建立了综合考虑氢含量、变形温度... 本研究对不同氢含量(未置氢、0.13 wt.%、0.25 wt.%、0.34 wt.%和0.43 wt.%氢)的Ti65合金试样在其α+β两相区和β单相区、0.001 s^(-1)应变速率范围内进行等温压缩,研究了含氢Ti65合金的高温流变行为,建立了综合考虑氢含量、变形温度、应变、应变速率的含氢Ti65合金GA-BP神经网络本构模型,并将所建模型通过二次开发集成入有限元软件中,对含氢Ti65合金等温热压缩过程进行模拟。结果表明:4-12-12-1结构的GA-BP神经网络本构模型的相关系数和平均绝对误差分别为0.9982和0.46%,模型具有较高的预测精度和泛化能力,能够用于局部置氢Ti65合金热塑成形过程的分析。 展开更多
关键词 置氢处理 Ti65合金 人工神经网络 遗传算法 本构模型
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农村消费增长趋势预测优化模型构建——基于面板计量与SCG-BP神经网络 被引量：1
6
作者 王刚 宋思睿 《商业经济研究》 北大核心 2025年第7期56-60,共5页
农村居民消费增长作为决定经济快速可持续发展的重要因素之一,对释放农村地区消费潜力、拉动内需、增强内循环活力具有重要价值和意义。本文运用面板计量模型对全国各省2006-2022年相关数据进行实证分析,提出了SCG-BP预测模型,采用量化... 农村居民消费增长作为决定经济快速可持续发展的重要因素之一,对释放农村地区消费潜力、拉动内需、增强内循环活力具有重要价值和意义。本文运用面板计量模型对全国各省2006-2022年相关数据进行实证分析,提出了SCG-BP预测模型,采用量化共轭梯度法训练BP神经网络,对农村居民消费增长趋势进行预测,有效解决了BP神经网络收敛速度慢、局部振动的缺点。结果表明,SCG-BP模型在预测精度上优于传统BP神经网络模型、灰度预测模型以及指数平滑预测模型;在训练集和测试集上的误差率均小于0.02%,具有较高精度。结合实证分析结果,从提高收入、完善保障、人才回流等方面提出促进农村居民消费增长潜力的合理性建议。 展开更多
关键词 面板模型 农村消费增长潜力 预测模型 人工神经网络 SCG-BP神经网络
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深圳市岩溶地层标准贯入击数神经网络模型
7
作者 严辉 林沛元 《地质科技通报》 北大核心 2025年第2期305-321,共17页
潜在岩溶地质灾害威胁粤港澳大湾区广州、深圳等核心城市安全及其地下空间开发与利用。标准贯入试验是岩溶地层勘察的必备手段之一,为土层划分、承载力评估、基础选型等提供重要依据。针对传统的标准贯入试验提高工程成本并受操作人员... 潜在岩溶地质灾害威胁粤港澳大湾区广州、深圳等核心城市安全及其地下空间开发与利用。标准贯入试验是岩溶地层勘察的必备手段之一,为土层划分、承载力评估、基础选型等提供重要依据。针对传统的标准贯入试验提高工程成本并受操作人员技能水平影响较大的问题,本研究提出了一种快速且准确获取岩溶区土层标贯击数的新方法。以深圳市岩溶区为例,收集了1 006组土层标贯数据,建立了一个11-5-1结构的单隐藏层神经网络模型,该模型仅拥有5个神经元,具有解析解,易于计算。研究结果显示,该神经网络模型的决定系数达到了0.93,表明模型拥有高度的准确性;模型因子平均值为1.04,变异系数介于9%~23%。总体上,模型精度高,预测偏差离散性低。讨论了影响模型稳定性和预测性能的多种因素,如隐藏层神经元数量、数据标准化方法、激活函数选择、数据分割比例和随机抽样效应等。通过在深圳市龙岗区2个独立工程案例的应用,验证了该神经网络模型在工程实践中的实用价值。本研究为未来岩溶区工程勘察方法的发展提供了重要参考。 展开更多
关键词 岩溶地层 粤港澳大湾区 深圳市 标准贯入试验 人工神经网络 模型评价
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基于人工神经网络的沿海地区底泥盐度计算模型
8
作者 袁静 王锐 喻国良 《华北水利水电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第4期102-108,共7页
底泥盐度与海洋科学、河口研究、环境管理等密切相关,现有的底泥盐度计算公式存在精度不足、适用性有限等问题。为此,开展了271组室内试验和10组户外试验,整合了其他学者的研究数据,以底泥电导率、泥沙浓度、温度和细颗粒表面系数为模... 底泥盐度与海洋科学、河口研究、环境管理等密切相关,现有的底泥盐度计算公式存在精度不足、适用性有限等问题。为此,开展了271组室内试验和10组户外试验,整合了其他学者的研究数据,以底泥电导率、泥沙浓度、温度和细颗粒表面系数为模型输入变量,分别建立了用于计算沿海地区底泥盐度的反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型、粒子群优化的反向传播人工神经网络(PSO-BP-ANN)模型、结合遗传算法的反向传播人工神经网络(GA-BP-ANN)模型。与现有的底泥盐度计算公式相比,新建模型的精度更高,可为沿海地区底泥盐度的确定提供更多可供选择的预测方法。 展开更多
关键词 底泥盐度 人工神经网络模型 反向传播 粒子群优化 遗传算法
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基于人工神经网络的透射水体亚硝酸盐含量模拟估计 被引量：1
9
作者 王彩玲 张国浩 闫晶晶 《中国无机分析化学》 CAS 北大核心 2024年第7期857-865,共9页
亚硝酸盐是水体的重要测试指标,对水体质量的评估有着重要意义。采用透射高光谱结合人工神经网络(ANN)建立水体亚硝酸盐含量估算模型。首先采用试剂配制10种浓度的亚硝酸氮标准溶液(0.02、0.04、0.06、0.08、0.10、0.12、0.14、0.16、0... 亚硝酸盐是水体的重要测试指标,对水体质量的评估有着重要意义。采用透射高光谱结合人工神经网络(ANN)建立水体亚硝酸盐含量估算模型。首先采用试剂配制10种浓度的亚硝酸氮标准溶液(0.02、0.04、0.06、0.08、0.10、0.12、0.14、0.16、0.18和0.20 mg/L),并使用OCEAN-HDX-XR微型光纤光谱仪扫描10次各浓度亚硝酸盐溶液在181.1~1023.1 nm的透射光谱,取平均值作为各浓度亚硝酸盐溶液原始透射光谱,分别使用最大最小均一化(MMN)、标准正态变化(SNV)、多元散射校正(MSC)、以及二阶差分(SOD)四种光谱预处理方法,并结合ANN方法建立水体亚硝酸盐含量估算模型,通过比较模型的精度来选择最优的模型进行水体亚硝酸盐含量的估计。结果显示,基于二阶差分预处理下的BP-ANN神经网络预测模型中的均方根误差RMSE为0.032367,平均绝对误差MAE为0.016895,决定系数R^(2)为0.987403,与二次有理高斯过程回归(QR-GPR)和二次支持向量机(Q-SVM)预测模型相比,该模型的拟合效果更好,精确度更高。提出了反向传播人工神经网络(BP-ANN)高光谱水质亚硝酸盐参数的反演方法,为水质亚硝酸盐参数动态检测提供了新方法。 展开更多
关键词 高光谱 人工神经网络 亚硝酸盐 数据预处理 估算模型
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辽宁省人口老龄化趋势预测——基于超参数优化的人工神经网络模型 被引量：1
10
作者 邵小妞 刘峰 《绿色科技》 2024年第7期272-278,共7页
为积极应对人口老龄化,依据辽宁省第七次全国人口普查数据,分析了人口老龄化的发展现状和特征。基于人工神经网络模型对辽宁省2022-2035年未来的65周岁以上人口所占比重发展趋势进行了预测分析,结果表明:选用5层神经网络结构模型,每层... 为积极应对人口老龄化,依据辽宁省第七次全国人口普查数据,分析了人口老龄化的发展现状和特征。基于人工神经网络模型对辽宁省2022-2035年未来的65周岁以上人口所占比重发展趋势进行了预测分析,结果表明:选用5层神经网络结构模型,每层神经元数量为23,学习率为0.09462,训练得到的相对误差最小为0.0205。预测到2025年、2030年、2035年辽宁省65周岁及以上老年人口所占比重为21.23%、23.01%、23.77%,呈现稳定增长的趋势,老年人口规模不断增加,老龄化程度持续加深。根据模型的预测结果分析,提出了相应的对策建议:即发展老龄产业为老年人口服务;建立和完善以“社区为依托、养老机构为支撑、家庭为核心”的养老服务体系;开发利用老年人力资源,使之老有所用、老有所为。 展开更多
关键词 人口老龄化 超参数优化 人工神经网络模型 辽宁省
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反向传播-人工神经网络在辐照黑椒牛肉品质预测中的应用 被引量：7
11
作者 游云 黄晓霞 +6 位作者 肖斯立 刘巧瑜 蓝碧锋 胡昕 吴俊师 杨娟 曾晓房 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期228-237,共10页
为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(A... 为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(Asp)和甜味(Gly、Ala、Ser)游离氨基酸的含量。以辐照黑椒牛肉的汁液流失率、硫代巴比妥酸反应产物值、总挥发性盐基氮值、原肌球蛋白条带强度比率、肌球蛋白重链条带强度比率和总游离氨基酸含量为输入变量,优化了反向传播-人工神经网络(backpropagation-artificial neural network,BP-ANN)模型。训练函数为ReLU函数,隐藏层神经元个数为14个,迭代次数100次。结果表明,6-14-6 BP-ANN模型可以较好地预测辐照黑椒牛肉的品质变化,该模型在预测辐照肉制品的多种品质方面具有很大潜力。 展开更多
关键词 黑椒牛肉 ^(60)Co-γ射线 品质 反向传播-人工神经网络 预测模型
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基于LSTM人工神经网络的电力系统负荷预测方法 被引量：15
12
作者 陈胜 刘鹏飞 +1 位作者 王平 马建伟 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期66-71,共6页
针对电力市场环境下短期电力系统负荷预测准确性较低的问题,提出了一种基于LSTM人工神经网络的组合预测模型。分析了LSTM神经网络和其变体GRU神经网络在进行负荷预测时学习时序特征的独特优势,并以卷积神经网络作为负荷数据的特征提取层... 针对电力市场环境下短期电力系统负荷预测准确性较低的问题,提出了一种基于LSTM人工神经网络的组合预测模型。分析了LSTM神经网络和其变体GRU神经网络在进行负荷预测时学习时序特征的独特优势,并以卷积神经网络作为负荷数据的特征提取层,结合GRU网络构建了组合模型,通过建立残差预测模型对结果进行修正。仿真结果表明,具有记忆功能的神经网络预测效果要优于ANN和SVM模型,且所提出残差预测模型的负荷预测平均相对误差约为1.79%,其准确性高于单一算法的负荷预测模型。 展开更多
关键词 负荷预测 人工神经网络 长短期记忆 卷积神经网络 平均相对误差 残差修正 特征提取 组合模型
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基于BP人工神经网络的简支梁桥结构振动响应预测 被引量：2
13
作者 赵立财 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期347-352,共6页
针对有限元模型存在工作量大、计算耗时、无法实现结构响应的快速预测等问题,提出了基于BP神经网络算法的简支梁桥结构应力与位移预测模型。以某简支梁桥为工程背景,通过Midas/Civil有限元软件建立三维杆系有限元模型,并在考虑参数不确... 针对有限元模型存在工作量大、计算耗时、无法实现结构响应的快速预测等问题,提出了基于BP神经网络算法的简支梁桥结构应力与位移预测模型。以某简支梁桥为工程背景,通过Midas/Civil有限元软件建立三维杆系有限元模型,并在考虑参数不确定性的基础上使用有限元模型得到完善的训练与测试样本数据集,建立了基于人工神经网络的桥梁结构响应预测模型。研究结果表明,构建的人工神经网络预测模型可在满足预测精度的基础上实现结构响应的快速预测,荷载试验实测值与模型预测值的最大误差在12.46%以内,且拟合优度均在0.9以上。该预测模型后期可与桥梁健康监测系统相结合,实现简支梁桥结构响应的实时分析,可应用于简支梁的结构响应评估工作。 展开更多
关键词 简支梁桥 人工神经网络 结构响应 有限元模型 应力 结构评估
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基于人工神经网络的负荷模型预测 被引量：117
14
作者 李龙 魏靖 +3 位作者 黎灿兵 曹一家 宋军英 方八零 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期225-230,共6页
负荷模型是影响电网稳定分析的重要因素,是电力系统进行仿真分析、计算的重要依据之一。若能对次日的最大、最小负荷时刻的负荷模型进行预测,可为调度机构制定运行方式时校核系统稳定性提供重要依据。以静态ZIP负荷模型为基础,分析了影... 负荷模型是影响电网稳定分析的重要因素,是电力系统进行仿真分析、计算的重要依据之一。若能对次日的最大、最小负荷时刻的负荷模型进行预测,可为调度机构制定运行方式时校核系统稳定性提供重要依据。以静态ZIP负荷模型为基础,分析了影响负荷模型的因素,采用人工神经网络方法,对最大、最小负荷时刻的负荷模型参数进行预测。分析了负荷模型参数与负荷预测结果之间的灵敏度,以掌握它们相互间的关系和影响程度,并由此寻找减小误差的方法。以最小负荷的有功模型预测为例,进行了实际预测。算例结果表明,负荷模型预测具有较好的准确率,本文所提方法可行。 展开更多
关键词 电力系统 人工神经网络 灵敏度分析 ZIP负荷模型 负荷模型预测
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岩爆预测的人工神经网络模型 被引量：105
15
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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基于互信息及人工神经网络的降雨-径流预报方法 被引量：1
16
作者 王加红 陆颖 +5 位作者 袁旭 袁嫄 张丽梅 张珂瑶 郭子璞 晏翠玲 《水电能源科学》 北大核心 2024年第8期38-42,共5页
输入变量空间信息的提取、筛选与输入优化是提高数据驱动水文模型性能的关键环节。为提高数据驱动短期径流预报模型效果,以全国第二届水科学数值模拟创新大赛题目为算例,基于互信息及人工神经网络方法构建降雨-径流水文模型,进行小时尺... 输入变量空间信息的提取、筛选与输入优化是提高数据驱动水文模型性能的关键环节。为提高数据驱动短期径流预报模型效果,以全国第二届水科学数值模拟创新大赛题目为算例,基于互信息及人工神经网络方法构建降雨-径流水文模型,进行小时尺度径流预报,探讨互信息对人工神经网络模型在降雨-径流预报精度提高上的作用。结果表明,基于互信息及人工神经网络的降雨-径流预报模型模拟精度高,适用性较好,验证期纳什效率系数和相关系数分别为0.94、0.96。互信息方法能够实现径流预报模型的输入优化,避免数据冗余,可为空间信息缺乏流域径流预报因子选择提供新思路。 展开更多
关键词 数值模拟 径流预报 互信息 数据驱动模型 人工神经网络
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参考作物潜在蒸散量的人工神经网络模型研究 被引量：24
17
作者 霍再林 史海滨 +4 位作者 陈亚新 魏占民 屈忠义 孔东 刘晓志 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期40-43,共4页
根据河套灌区多年气象资料和Penman—Monteith法计算得到的参考作物蒸散量(ET0),对影响ET0的主要气象因子进行了回归分析,并比较了以4因子(平均气温、净辐射、相对湿度、2m处风速)和3因子(平均气温、净辐射、相对湿度)为输入向量,由Pen... 根据河套灌区多年气象资料和Penman—Monteith法计算得到的参考作物蒸散量(ET0),对影响ET0的主要气象因子进行了回归分析,并比较了以4因子(平均气温、净辐射、相对湿度、2m处风速)和3因子(平均气温、净辐射、相对湿度)为输入向量,由Penman—Monteith法计算所得ET0为输出向量的BP网络ET0预报模型。研究表明,BP网络可以用于ET0的预报计算,四因子法和三因子法均简便可行,能满足生产的需要。相比之下,四因子法的精度更高。此研究是对传统ET0计算的补充。 展开更多
关键词 人工神经网络 参考作物蒸散量 模型
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人工神经网络模型在太湖富营养化评价中的应用 被引量：58
18
作者 任黎 董增川 李少华 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期147-150,共4页
根据湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂且是非线性的特点,研制了一个能自动对湖泊富营养化程度做出正确评价的BP人工神经网络模型,并在太湖富营养化评价中得到了应用.结果表明:只要把观测数据提供给网络,... 根据湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂且是非线性的特点,研制了一个能自动对湖泊富营养化程度做出正确评价的BP人工神经网络模型,并在太湖富营养化评价中得到了应用.结果表明:只要把观测数据提供给网络,借助计算机就可获得能客观地反映水质富营养化状况的评价结果;对于富营养化标准样本,一旦训练完毕,只需通过简单的加法和乘法运算,就可对湖泊水质富营养化程度进行评价. 展开更多
关键词 太湖 富营养化评价 人工神经网络模型 BP网络模型
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人工神经网络预报模型的过拟合研究 被引量：83
19
作者 金龙 况雪源 +2 位作者 黄海洪 覃志年 王业宏 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期62-70,共9页
针对神经网络方法在预报建模中存在的“过拟合”(overfitting)现象和提高泛化性能 (generalizationcapability)问题 ,提出了采用主成分分析构造神经网络低维学习矩阵的预报建模方法。研究结果表明 ,这种新的神经网络预报建模方法 ,通过... 针对神经网络方法在预报建模中存在的“过拟合”(overfitting)现象和提高泛化性能 (generalizationcapability)问题 ,提出了采用主成分分析构造神经网络低维学习矩阵的预报建模方法。研究结果表明 ,这种新的神经网络预报建模方法 ,通过浓缩预报信息 ,降维去噪 ,使得神经网络的预报建模不需要进行适宜隐节点数的最优网络结构试验 ,没有“过拟合”现象 。 展开更多
关键词 人工神经网络 预报模型 过拟合现象 泛化性能
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基于差分进化-人工神经网络的沉积河谷地震动放大效应预测模型 被引量：1
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作者 孟思博 赵嘉玮 刘中宪 《地震学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期170-181,共12页
探讨了基于差分进化-人工神经网络构建沉积河谷地震响应代理模型的可行性.首先建立沉积河谷对地震波散射的求解方法,以半圆形、V形沉积河谷为例,以入射波条件、沉积内外介质属性、场地形状为特征参数,以沉积河谷地震动放大系数为预测目... 探讨了基于差分进化-人工神经网络构建沉积河谷地震响应代理模型的可行性.首先建立沉积河谷对地震波散射的求解方法,以半圆形、V形沉积河谷为例,以入射波条件、沉积内外介质属性、场地形状为特征参数,以沉积河谷地震动放大系数为预测目标参数,构建数据集;其次,建立沉积河谷地震动放大效应人工神经网络、差分进化-人工神经网络算法预测模型,对比两种算法计算精度和稳定性,并进行了特征参数敏感性分析.结果表明:人工神经网络能较好地预测沉积河谷地震动放大效应,使差分进化-人工神经网络预测模型的精度和稳定性显著提高;入射波频率是影响沉积河谷地震动放大系数的主要原因,沉积内外介质密度比的影响较小.本研究结论可对地震作用下更为复杂的局部场地效应预测和评估提供参考. 展开更多
关键词 场地效应 沉积河谷 人工神经网络 差分进化算法 敏感性分析
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