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基于AHP-熵权法的正交试验和GA-BP神经网络优选关节止痛汤提取工艺
1
作者 白淑贤 王单单 +3 位作者 吴作敏 于晓涛 金少举 王瑞 《中国现代中药》 2025年第2期310-317,共8页
目的:优选关节止痛汤的提取工艺。方法:在单因素考察的基础上,以加水量、提取时间、提取次数为考察因素,以京尼平苷酸、松脂醇二葡萄糖苷、阿魏酸、杯苋甾酮的含量和出膏率为评价指标,采用层次分析法(AHP)-熵权法确定各指标权重。通过... 目的:优选关节止痛汤的提取工艺。方法:在单因素考察的基础上,以加水量、提取时间、提取次数为考察因素,以京尼平苷酸、松脂醇二葡萄糖苷、阿魏酸、杯苋甾酮的含量和出膏率为评价指标,采用层次分析法(AHP)-熵权法确定各指标权重。通过正交试验和遗传算法(GA)-反向传播(BP)神经网络法优选关节止痛汤的提取工艺参数,并对2种方法所得工艺参数进行验证比较。结果:正交试验所得最佳工艺参数为加水量6倍、提取时间0.5 h、提取3次,综合评分为90.21(RSD为1.38%);GA-BP神经网络优化得到的最佳工艺参数为加水量6倍、提取时间1.5 h、提取4次,综合评分为99.26(RSD为0.09%),结合实际生产需求,最终确定关节止痛汤的最佳提取工艺参数为加水量6倍、提取时间0.5 h、提取3次。结论:采用正交试验结合GA-BP神经网络所优选的提取工艺参数稳定、可靠,可为后续研发提供参考。 展开更多
关键词 关节止痛汤 层次分析法-熵权法 正交试验 遗传算法-反向传播神经网络
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基于GA-BP神经网络的锂离子电池SOH的估算方法研究
2
作者 陈小兵 赵宝平 《汽车电器》 2025年第4期99-103,共5页
锂离子电池的健康状态SOH估算对保障动力电池系统的可靠安全运行,提升新能源汽车的动力性、经济性和安全性具有重要意义。文章以电动汽车动力电池作为研究主体,运用增量容量分析(ICA)方法,提取能够表征电池健康状况的特征因子;进而基于G... 锂离子电池的健康状态SOH估算对保障动力电池系统的可靠安全运行,提升新能源汽车的动力性、经济性和安全性具有重要意义。文章以电动汽车动力电池作为研究主体,运用增量容量分析(ICA)方法,提取能够表征电池健康状况的特征因子;进而基于GA-BP神经网络搭建电池SOH估计模型,借助遗传算法(GA)对误差逆传播(BP)神经网络予以优化,成功克服了BP神经网络收敛速度缓慢、全局搜索能力不足以及易陷入局部最小值等缺点。最终,利用NASA电池老化数据对该算法进行验证,结果表明,此算法能够契合动力电池SOH估算的实际需求。 展开更多
关键词 GA-bp神经网络 锂离子电池 SOH 估算方法 研究
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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
3
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SSA-BPNN的海底腐蚀管道极限承载力预测
4
作者 刘博 周卫军 马荣彬 《精细石油化工进展》 2025年第1期48-54,共7页
全面掌握海底腐蚀管道极限承载力的情况有利于指导该管道的安全运行。由于单一BP神经网络(BPNN)模型存在学习效率低、对初始权重敏感且容易陷入局部最优状态等缺点,故采用麻雀搜索算法(SSA)来优化BPNN的初始权值和阈值,建立SSA-BPNN组... 全面掌握海底腐蚀管道极限承载力的情况有利于指导该管道的安全运行。由于单一BP神经网络(BPNN)模型存在学习效率低、对初始权重敏感且容易陷入局部最优状态等缺点,故采用麻雀搜索算法(SSA)来优化BPNN的初始权值和阈值,建立SSA-BPNN组合模型预测极限承载力,并与BPNN模型、遗传算法优化的BPNN(GA-BPNN)模型和粒子群算法优化的BPNN(PSO-BPNN)模型进行对比。结果显示:SSA-BPNN模型的平均相对误差为1.2693%,远远好于其他模型;SSA-BPNN模型的预测结果与有限元法得到的结果进行线性拟合后与直线Y=X最为贴近,其决定系数为0.99948,说明SSA-BPNN模型是一种准确性高且稳定性良好的海底腐蚀管道极限承载力预测工具。 展开更多
关键词 海底腐蚀管道 极限承载力 有限元法 麻雀搜索算法(SSA) bp神经网络(bpNN)
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基于PSO-BP神经网络的船舶生产设计软件成熟度评估方法
5
作者 王冲 华德睿 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第S02期216-224,共9页
[目的]针对现有船舶生产设计软件成熟度评估方法尚不明确、评估存在模糊性等问题,提出一种船舶生产设计软件成熟度评估模型。[方法]该模型根据船舶生产设计过程中船体、管系、舾装和涂装4个阶段,构建成熟度评估体系并确定各级成熟因子... [目的]针对现有船舶生产设计软件成熟度评估方法尚不明确、评估存在模糊性等问题,提出一种船舶生产设计软件成熟度评估模型。[方法]该模型根据船舶生产设计过程中船体、管系、舾装和涂装4个阶段,构建成熟度评估体系并确定各级成熟因子。结合贝叶斯网络与模糊最优最劣法,提出一种完全客观的赋权方法以提高数据集的准确性。引入粒子群优化(PSO)算法改进反向传播(BP)神经网络,通过PSO对BP神经网络的权值和阈值进行最优化,避免局部最优问题,并对软件的成熟度进行全面评估。[结果]实例分析表明,PSO-BP比BP评价的均方根误差减少了56.86%。[结论]该模型的精度和速度较好,能够满足实际评估需求,为船舶工业软件成熟度评估提供一种新思路。 展开更多
关键词 船舶生产设计软件 软件能力成熟度模型 贝叶斯网络–模糊最优最劣法 PSO-bp神经网络
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基于SSA-BP神经网络优化姜粉辛料制备工艺
6
作者 王雷 张煜 +2 位作者 陆宏伟 胡书旭 肖波 《中国食品添加剂》 CAS 2024年第9期73-82,共10页
为优化姜粉的热风干燥制备工艺,研究不同干燥温度、切片厚度、干燥时间对制得姜粉感官风味的影响。以感官评分为响应值,先进行Box-Behnken响应面法设计再通过SSA-BP神经网络算法对响应面法进行验证。SSA-BP算法优化后所得的最优参数为:... 为优化姜粉的热风干燥制备工艺,研究不同干燥温度、切片厚度、干燥时间对制得姜粉感官风味的影响。以感官评分为响应值,先进行Box-Behnken响应面法设计再通过SSA-BP神经网络算法对响应面法进行验证。SSA-BP算法优化后所得的最优参数为:干燥温度62.978℃,切片厚度2.734 mm,干燥时间5.773 h。SSA-BP神经网络预测的感官评分的均方根误差RMSE为0.033457,小于BP神经网络的均方根误差0.054574;决定系数R2为0.99094,大于BP神经网络的决定系数R2=0.97064,证明优化模型的预测性能较BP神经网络更高。响应面法寻得的最优姜粉制备条件下样品的感官值为37.705分,而SSA-BP神经网络模型的预测分值为37.280分,二者误差仅1.1%,模型拟合度较高,SSA-BP神经网络模型可以优化姜粉辛料制备工艺。本研究可为姜粉制备提供科学参考。 展开更多
关键词 姜粉 bp神经网络 麻雀搜索算法 响应面法 感官评价
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基于BP神经网络的高密度电法在水库清淤扩容坝后排泥区围堰探测中的应用 被引量：1
7
作者 张喆 马福恒 霍吉祥 《水电能源科学》 北大核心 2024年第5期174-178,共5页
高密度电法具有采集数据量大、效率高、反演信息丰富等特点,在水库大坝病险隐患探测领域得到广泛应用。目前,使用基于最小二乘法的反演容易受地电数据局部极值影响,使得探测到的病害位置和规模不准确。对此,通过建立不同参数值、形态大... 高密度电法具有采集数据量大、效率高、反演信息丰富等特点,在水库大坝病险隐患探测领域得到广泛应用。目前,使用基于最小二乘法的反演容易受地电数据局部极值影响,使得探测到的病害位置和规模不准确。对此,通过建立不同参数值、形态大小及位置分布的异常体正演模型,将模型数据作为训练样本,以此构建基于BP神经网络的高密度电法反演模型;将训练完成的反演模型应用于水库清淤扩容坝后排泥区围堰的高密度电法探测结果分析中。结果表明,所提方法能够减小局部电流极值引起的屏蔽作用,缩小隐患排查范围,提高了高密度电法受高阻屏蔽影响下分辨隐患的准确性和反演精度,可对物探资料作出更为精确的解释。 展开更多
关键词 高密度电法 bp神经网络 反演模型 清淤围堰 隐患探测
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GA-BP和PSO-BP预测模型在九龙矿煤层底板突水预测中的应用研究 被引量：1
8
作者 刘滢 卢兰萍 +3 位作者 王铁记 靳子栋 张会松 卫皓皓 《煤炭技术》 CAS 2024年第6期169-173,共5页
目前,煤层开采环境复杂,随着开采深度、开采强度的增加,面临多变的突水因素和复杂的突水机理,且各因素间相互联系的不确定性,使底板突水预测的难度不断增加。对GA-BP与PSO-BP两种组合优化方法进行描述、对比。两种组合优化方法克服了神... 目前,煤层开采环境复杂,随着开采深度、开采强度的增加,面临多变的突水因素和复杂的突水机理,且各因素间相互联系的不确定性,使底板突水预测的难度不断增加。对GA-BP与PSO-BP两种组合优化方法进行描述、对比。两种组合优化方法克服了神经网络容易收敛到局部最小值,以及收敛速度慢的缺点,对煤层底板突水都能实现较高精度,具有强大的泛化能力。通过对两种组合优化方法的预测模型做对比,发现GA-BP模型更优于PSO-BP模型,证明GA-BP组合优化方法更适合对底板突水危险性进行预测。 展开更多
关键词 GA-bp PSO-bp bp神经网络 组合优化方法 底板突水
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基于GA-BP神经网络的致密砂岩横波时差预测方法
9
作者 任宇飞 强璐 +3 位作者 程妮 白耀文 张军东 王瑞生 《能源与环保》 2024年第4期124-129,共6页
横波时差资料对开展致密砂岩储层水平井井壁稳定性与压裂效果研究有着关键作用。受开发成本的制约,横波时差测井资料极少,对研究致密砂岩力学性质造成很大困难。以井径、自然伽马和纵波时差等常规测井资料为基础,提出了基于GA-BP神经网... 横波时差资料对开展致密砂岩储层水平井井壁稳定性与压裂效果研究有着关键作用。受开发成本的制约,横波时差测井资料极少,对研究致密砂岩力学性质造成很大困难。以井径、自然伽马和纵波时差等常规测井资料为基础,提出了基于GA-BP神经网络的致密砂岩横波时差预测方法。利用定边油田L区D166井长7、长8段数据,分别进行了GA-BP模型和BP模型的训练和检验,并对比分析了2种模型的预测效果。结果表明,GA-BP模型不受井眼环境、岩性和沉积环境等因素的影响,平均绝对百分比误差较BP模型小3.109个百分点,精准性更高、泛化性更强、可靠性更好。该方法对提高横波时差预测精度具有实际应用价值,为后续研究奠定了基础。 展开更多
关键词 致密砂岩 横波时差 bp神经网络 遗传算法 预测方法
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基于RSM和GA-BP的宽带激光立体成形裂纹缺陷工艺参数优化对比分析
10
作者 王军华 王佳萌 +5 位作者 李斌 许俊飞 倪崇智 史墨可 何奎 颉潭成 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第11期170-177,共8页
为减少宽带激光立体成形熔覆层的裂纹缺陷,本研究以最小裂纹密度为优化目标,分别通过响应面法设计和基于遗传算法优化的裂纹缺陷GA-BP神经网络模型,得到裂纹缺陷预测模型及裂纹密度最少的工艺参数组合。通过对比发现:响应面法得到的裂... 为减少宽带激光立体成形熔覆层的裂纹缺陷,本研究以最小裂纹密度为优化目标,分别通过响应面法设计和基于遗传算法优化的裂纹缺陷GA-BP神经网络模型,得到裂纹缺陷预测模型及裂纹密度最少的工艺参数组合。通过对比发现:响应面法得到的裂纹密度为0.075 mm/mm^(2),该参数下试验得到的裂纹度为0.077486 mm/mm^(2),误差为3.21%;GA-BP神经网络模型工艺参数优化得到的最小裂纹密度为该为0.0572 mm/mm^(2),试验值为0.058123 mm/mm^(2),其相对误差为1.59%;验证了GA-BP神经网络在实际激光立体成形过程中参数优化的有效性,为有效消除或减少裂纹缺陷提供理论基础。 展开更多
关键词 激光立体成形 响应面法 GA-bp神经网络 裂纹缺陷
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基于BP神经网络的海底浅层超软黏土不排水抗剪强度预测
11
作者 孙耀 李飒 +2 位作者 李怀亮 甘惠良 赵福臣 《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期176-185,共10页
准确评估海底浅层超软黏土的不排水抗剪强度对海洋资源开发、灾害评估、海洋工程建设等具有重要的意义。世界多个海域超软黏土数据分析对比表明,现有不排水抗剪强度评估经验公式存在受地域限制的问题,计算精度较低。因此,以超软黏土的6... 准确评估海底浅层超软黏土的不排水抗剪强度对海洋资源开发、灾害评估、海洋工程建设等具有重要的意义。世界多个海域超软黏土数据分析对比表明,现有不排水抗剪强度评估经验公式存在受地域限制的问题,计算精度较低。因此,以超软黏土的6个物性指标为输入变量,不排水抗剪强度为输出变量,建立BP神经网络模型进行海底浅层超软黏土不排水抗剪强度预测;根据建立的超软黏土不排水抗剪强度与物性指标之间的非线性映射网络,以权积法求解超软黏土不排水抗剪强度对各指标的敏感度系数,定量分析各指标对不排水抗剪强度的影响程度。结果表明:考虑多因素影响的BP神经网络模型在超软黏土不排水抗剪强度预测方面具有普遍适应性,其预测结果非常接近落锥试验实测结果,均方差0.02139,R2值达到0.9874,预测精度远高于现有经验公式;采用权积法计算得到的对数流动性指标对不排水抗剪强度最为敏感;据此建立了以对数流动性指标为参数的黏土不排水抗剪强度预测经验公式,该公式在计算中国海域超软黏土不排水剪切强度方面具有较高精度,但由于数据量有限,依旧存在一定局限性。本研究为海底浅层超软黏土不排水抗剪强度的计算提供了参考。 展开更多
关键词 海底浅层 超软黏土 不排水抗剪强度 bp神经网络 权积法 物性指标 敏感度
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基于BP神经网络和二次指数平滑法组合预测模型的安徽省物流需求预测
12
作者 徐健 桂海霞 《山东交通学院学报》 CAS 2024年第3期39-45,共7页
为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量... 为准确预测安徽省的物流需求,从经济发展、产量结构、地区贸易和消费水平4方面选取安徽省的地区生产总值,第一、二、三产业产值,社会消费品零售总额,固定资产投资,人均消费性支出7个影响因素作为安徽省物流需求评价指标,以安徽省货运量作为物流需求规模输出指标,采用灰色关联分析计算安徽省物流需求评价指标与物流需求规模间的关联度,判断评价指标的合理性。通过夏普利值法将BP神经网络预测模型和二次指数平滑法预测模型组合,预测2017—2021年安徽省物流需求。结果表明:BP神经网络预测模型、二次指数平滑法预测模型及二者的组合预测模型预测结果的平均相对误差分别为4.58%、6.70%、3.99%,组合预测模型的平均相对误差最小。通过组合预测模型预测2022—2024年安徽省物流需求分别为405 004.96万t、407 142.09万t、409 108.95万t,安徽省货运量呈持续增长趋势,但增幅降低。安徽省应加快传统物流向智慧物流的转移速度,扩大内需,加强物流枢纽城市间的联系,加速区域一体化发展步伐,确保物流高质量发展。 展开更多
关键词 组合预测模型 bp神经网络模型 二次指数平滑法模型 物流需求 预测
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基于BP神经网络的矿工不安全心理预警研究
13
作者 田水承 张倩 冯帅 《矿业安全与环保》 CAS 北大核心 2024年第5期8-14,共7页
矿工不安全心理是煤矿人因事故的险兆,为识别该险兆,进行了矿工不安全心理预警研究。基于扎根理论,对选取的47篇初始文献进行编码处理,构建了包括3个核心范畴、8个主范畴的矿工不安全心理预警指标体系,通过问卷调查获取数据,运用CRITIC... 矿工不安全心理是煤矿人因事故的险兆,为识别该险兆,进行了矿工不安全心理预警研究。基于扎根理论,对选取的47篇初始文献进行编码处理,构建了包括3个核心范畴、8个主范畴的矿工不安全心理预警指标体系,通过问卷调查获取数据,运用CRITIC-熵权法确定其指标权重。在此基础上,构建出矿工不安全心理的“8-20-4”3层BP神经网络预警模型。试验结果表明:矿工不安全心理受到个体、作业和组织层面影响,其中,工作负荷、身体素质、工作环境、人际关系是关键诱发因素;提出的预警模型准确率达到93.7%,能有效识别矿工不安全心理等级,并针对矿工心理预警结果提出了“预警-对策”机制。 展开更多
关键词 矿工 不安全心理 预警 bp神经网络 扎根理论 CRITIC-熵权法 对策分析
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基于BP神经网络算法的顶管下穿地表沉降预测研究 被引量：1
14
作者 李永杰 《智能建筑与智慧城市》 2024年第4期145-147,共3页
顶管下穿是一种常见的地下工程施工方法,然而,地下工程施工过程中的地层变形对工程安全和施工质量有着重要影响。为了有效预测顶管下穿地层变形,文章基于BP神经网络算法提出了一种预测方法。通过采集和整理在顶管下穿过程中的大量监测数... 顶管下穿是一种常见的地下工程施工方法,然而,地下工程施工过程中的地层变形对工程安全和施工质量有着重要影响。为了有效预测顶管下穿地层变形,文章基于BP神经网络算法提出了一种预测方法。通过采集和整理在顶管下穿过程中的大量监测数据,并结合BP神经网络算法的训练和预测能力,建立了一个地层变形预测模型。通过实际案例验证,结果表明该方法能够高效准确地预测顶管下穿地层变形,为地下工程施工提供了可靠的参考依据。 展开更多
关键词 顶管下穿 地层变形 bp神经网络算法 预测方法
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基于BP神经网络对隧道初衬砼应力的评价分析对比预测
15
作者 郭剑锋 刘少凯 +4 位作者 刘秀 吴勇 刘伟 寿凌超 王立峰 《科技通报》 2024年第6期41-47,共7页
为确定杨家山特大断面隧道特定区段的最佳预测引起的初衬砼应力模型,本文采用BP (back propagation)神经网络算法,以该区段初衬砼应力监测数据为输入值,使用5种方法训练网络,分析应力预测值和真实值的差异,给出预测误差的分布情况,以及... 为确定杨家山特大断面隧道特定区段的最佳预测引起的初衬砼应力模型,本文采用BP (back propagation)神经网络算法,以该区段初衬砼应力监测数据为输入值,使用5种方法训练网络,分析应力预测值和真实值的差异,给出预测误差的分布情况,以及网络训练过程中性能、验证和测试曲线。同时基于多目标优化问题的分析方法,对5种训练方式进行综合性评价。结果表明:从优到差的顺序依次为:Ploak-Ribiere共轭梯度法>自适应动量梯度下降法>拟牛顿算法>Powell-Beale共轭梯度法>Levenberg-Marquardt,Ploak-Ribiere共轭梯度法最优,预测准确度达到98%以上,故在后续隧道开挖过程中可通过Ploak-Ribiere共轭梯度法训练BP神经网络,对特定区段隧道所产生的初支与围岩应力进行有效预测,保证施工安全。 展开更多
关键词 特大隧道 初衬砼应力 bp神经网络 训练方式对比
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基于麻雀搜索算法改进的BP神经网络铁路技术站智能化安全评价方法研究 被引量：1
16
作者 李博宇 刘启钢 +3 位作者 孙文桥 叶飞 张岩 彭超 《铁道货运》 2024年第10期49-57,共9页
为了提升铁路技术站的安全性,提出一种融合主客观评价方法、麻雀搜索算法与BP神经网络模型的铁路技术站智能安全评价方法,可以有效解决铁路技术站生产作业的安全评价问题。通过熵权法确定属性权重,并建立相应的安全综合评价模型生成BP... 为了提升铁路技术站的安全性,提出一种融合主客观评价方法、麻雀搜索算法与BP神经网络模型的铁路技术站智能安全评价方法,可以有效解决铁路技术站生产作业的安全评价问题。通过熵权法确定属性权重,并建立相应的安全综合评价模型生成BP神经网络的训练和测试样本,实现对铁路技术站安全性的智能化评估。考虑到选取BP神经网络关键参数的偶然性和不确定性,借助麻雀搜索算法对网络关键参数进行全局优化求解,进一步提升其准确性。通过测试分析验证所设计方法的可行性和有效性,为改善及优化铁路技术站的安全管理提供了新的思路。 展开更多
关键词 铁路智能化 技术站 安全评价方法 bp神经网络 麻雀搜索算法
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基于BP神经网络的洪涝灾害承灾体脆弱性评估 被引量：2
17
作者 袁旭山 刘京会 宋珂 《人民长江》 北大核心 2024年第2期26-34,共9页
为了降低洪涝灾害对北京市承灾体的损害,制定了一个同时考虑暴露度、敏感性和适应能力的承灾体脆弱性评估框架,运用熵权-TOPSIS算法对承灾体指标数据客观赋权并得到标准化后的脆弱性指数,将初始权重和脆弱性指数分别作为输入和输出数据... 为了降低洪涝灾害对北京市承灾体的损害,制定了一个同时考虑暴露度、敏感性和适应能力的承灾体脆弱性评估框架,运用熵权-TOPSIS算法对承灾体指标数据客观赋权并得到标准化后的脆弱性指数,将初始权重和脆弱性指数分别作为输入和输出数据集代入BP神经网络进行训练进而得到优化权重;进一步结合ArcGIS技术对洪涝灾害承灾体脆弱性进行评估,并利用自然断点法将洪涝灾害承灾体脆弱性划分为4个等级。结果表明:①人口密度、经济密度、城市POI密度、植被覆盖率和排水管网等指标对北京市洪涝灾害承灾体脆弱性影响显著;②北京市洪涝灾害承灾体脆弱性在空间上呈现东南向西北逐渐降低的趋势,城市中心区脆弱性等级高,边缘地区脆弱性低。研究成果对于降低北京市洪涝灾害承灾体脆弱性具有一定指导意义,权重优化模型及脆弱性评估模型也可应用到其他城市。 展开更多
关键词 洪涝灾害 承灾体脆弱性 熵权法 TOPSIS bp神经网络 ARCGIS 北京市
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基于GABP-DEMATEL的自贸区港口产业生态圈关键因素识别
18
作者 刘天寿 俞凯 +2 位作者 恽钰 丁超君 匡海波 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第3期75-80,共6页
为识别与区分自贸区港口产业生态圈影响因素之间的关系,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的决策试验和评价实验室(decision-making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)模型(记为B... 为识别与区分自贸区港口产业生态圈影响因素之间的关系,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)对基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的决策试验和评价实验室(decision-making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)模型(记为BP-DEMATEL模型)进行优化。将GA输出的初始权重和阈值输入BP神经网络计算得出影响因素的权值,再求出直接影响矩阵。结合自贸区港口的实证数据,将GA优化的BP-DEMATEL模型与传统DEMATEL和BP-DEMATEL模型进行对比。结果表明:在自贸区港口产业生态圈关键影响因素识别的精度、运行时间等方面,GA优化的BP-DEMATEL模型优于BP-DEMATEL模型,可拓展DEMATEL的使用范围。该模型可确定对自贸区港口产业生态圈影响较大的因素,为相关决策提供参考。 展开更多
关键词 自贸区港口 港口产业生态圈 遗传算法(GA) 反向传播(bp)神经网络 DEMATEL法
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基于BAS-BP神经网络结合熵权法多指标优化金蕾复方提取工艺 被引量：1
19
作者 王嘉鸣 柳娜 +1 位作者 陈晖 景明 《中国中医药信息杂志》 CAS CSCD 2024年第2期138-143,共6页
目的通过正交试验与天牛须搜索算法(BAS)-BP神经网络对金蕾复方的提取工艺参数进行多指标优化。方法在单因素考察得到最佳醇提浓度的基础上,以料液比、提取时间、提取次数作为正交试验考察因素,运用熵权法计算木犀草素、山柰酚、当药宁... 目的通过正交试验与天牛须搜索算法(BAS)-BP神经网络对金蕾复方的提取工艺参数进行多指标优化。方法在单因素考察得到最佳醇提浓度的基础上,以料液比、提取时间、提取次数作为正交试验考察因素,运用熵权法计算木犀草素、山柰酚、当药宁及干膏得率的综合得分,再建立BAS-BP神经网络模型,以BAS进行寻优,预测最佳提取工艺。结果BAS-BP神经网络优化得到金蕾复方醇提工艺为料液比1∶10、提取0.5 h、提取3次,综合得分为96.3526;正交设计所得最佳工艺参数为料液比1∶10、提取0.5 h、提取3次,综合得分为90.9880。前者略优于后者但差异较小,结合生产实际确定金蕾复方的最佳提取工艺为料液比1∶10,提取0.5 h,提取3次。结论基于BAS-BP神经网络优选所得工艺参数提取效率高、稳定性良好,可为后续开发及质量控制提供参考。 展开更多
关键词 金蕾复方 正交设计 bp神经网络 天牛须搜索算法 熵权法 多指标综合评分法
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基于BP神经网络的边坡可靠度分析
20
作者 陈敏 《黑龙江交通科技》 2024年第7期31-34,共4页
为高效准确计算边坡稳定可靠度指标,提出了一种基于BP神经网络响应面的边坡可靠度计算方法。基于有限元强度折减法和结构可靠度理论建立了边坡结构可靠度功能函数,通过BP神经网络对边坡结构响应特性进行学习拟合,采用蒙特卡洛模拟方法... 为高效准确计算边坡稳定可靠度指标,提出了一种基于BP神经网络响应面的边坡可靠度计算方法。基于有限元强度折减法和结构可靠度理论建立了边坡结构可靠度功能函数,通过BP神经网络对边坡结构响应特性进行学习拟合,采用蒙特卡洛模拟方法在边坡临界状态进行重要抽样,计算边坡稳定可靠度指标,以洪辰边坡工程为例验证了该方法的可行性。结果表明:BP神经网络可以精确拟合边坡结构响应特性;基于BP神经网络得到的边坡可靠度指标为1.255,与有限元计算得到的相对误差仅为-0.51%;提出的方法计算得到的可靠度指标精度较高,结果略偏保守,边坡结构整体处于稳定状态。 展开更多
关键词 边坡工程 可靠度 稳定性系数 bp神经网络 蒙特卡洛法
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