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BP人工神经网络模型在溪洛渡、向家坝两库联合优化调度规则中的应用 被引量：8
1
作者 王金龙 马光文 +2 位作者 黄炜斌 赵庆绪 叶玉健 《水电能源科学》 北大核心 2012年第12期48-51,共4页
基于BP人工神经网络算法的基本原理,采用水库水位与出力双决策控制,建立了溪洛渡、向家坝两库联合调度函数的BP人工神经网络模型。模拟调度结果表明,该模型能更好地映射调度函数中各变量之间的非线性关系,优化运行轨迹的拟合效果明显提高。
关键词 调度函数 bp人工神经网络模型 多元线性回归 溪洛渡 向家坝
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BP人工神经网络模型在珠江口水质评价中的应用 被引量：8
2
作者 李占东 林钦 《南方水产》 2005年第4期47-54,共8页
根据海水水质标准GB30971997,应用VB编程语言在各类海水水质指标浓度区间内生成足够多的随机分布样本,以此作为海水水质评价BP人工神经网络模型的训练、检验和测试样本,利用训练后的海水水质评价BP人工神经网络模型对珠江口2002～2003... 根据海水水质标准GB30971997,应用VB编程语言在各类海水水质指标浓度区间内生成足够多的随机分布样本,以此作为海水水质评价BP人工神经网络模型的训练、检验和测试样本,利用训练后的海水水质评价BP人工神经网络模型对珠江口2002～2003年水质状况做出评价。结果表明,训练后的海水水质评价BP人工神经网络模型具有较好的泛化能力,能够准确评价未知海水样本的水质类别;2002～2003年珠江口的水环境总体状况较差,绝大部分区域属于II～IV类海水,在其分布上,珠江口西部海域水质状况好于东部海域,这是由于珠江口东部沿岸城市东莞和深圳较大的排污量和繁忙的海上运输所引起。 展开更多
关键词 bp人工神经网络 水质评价 珠江口
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BP人工神经网络模型在建筑物沉降预测中应用
3
作者 尚纪斌 《山西建筑》 2011年第34期190-191,共2页
以BP人工神经网络模型为基础,建立预测模型,以小区某栋建筑物1期～8期的沉降观测数据为输入数据和输出数据,对网络模型进行训练,并对9期～12期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了采用BP人工神经网络模型进行建筑物... 以BP人工神经网络模型为基础,建立预测模型,以小区某栋建筑物1期～8期的沉降观测数据为输入数据和输出数据,对网络模型进行训练,并对9期～12期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了采用BP人工神经网络模型进行建筑物沉降的预测是可行的。 展开更多
关键词 bp人工神经网络 预测模型 建筑物沉降
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商业银行经济责任审计智能决策方法研究——基于BP人工神经网络模型的启示 被引量：4
4
作者 杨鸿运 《中国内部审计》 北大核心 2012年第3期46-50,共5页
结合商业银行经济责任审计的特点,尝试引入具有分布式存储、并行处理、高容错能力及良好的自组织、自学习和自适应能力的BP人工神经网络模型,以MATLAB数值计算可视化软件为平台,设计商业银行经济责任审计智能评价模型,在商业银行经济责... 结合商业银行经济责任审计的特点,尝试引入具有分布式存储、并行处理、高容错能力及良好的自组织、自学习和自适应能力的BP人工神经网络模型,以MATLAB数值计算可视化软件为平台,设计商业银行经济责任审计智能评价模型,在商业银行经济责任审计评价意见形成阶段提供更为科学、客观的理论支持。 展开更多
关键词 bp人工神经网络 经济责任审计 Levenberg—Marquard算法 智能决策
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资源型上市公司税费负担的研究——基于BP人工神经网络模型
5
作者 贾建宇 《宝鸡文理学院学报（社会科学版）》 2015年第2期81-86,共6页
企业支付的税费是企业经营活动以外的支出项目,其多寡对企业经营产生影响。影响资源型企业税费支付的因素有很多并且呈非线性关系,预测难度较大。建立资源型企业税费负担预测模型与多层感知神经网络模型,逼近企业税费现金负担结构,能够... 企业支付的税费是企业经营活动以外的支出项目,其多寡对企业经营产生影响。影响资源型企业税费支付的因素有很多并且呈非线性关系,预测难度较大。建立资源型企业税费负担预测模型与多层感知神经网络模型,逼近企业税费现金负担结构,能够预测资源型企业税费负担。 展开更多
关键词 资源能源型企业 税费负担 bp神经网络模型
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基于麻雀搜索算法优化BP人工神经网络的短期湍流预报模型研究 被引量：3
6
作者 张恒 张雷 +2 位作者 姚海峰 佟首峰 曹玉玺 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2024年第2期58-65,共8页
提出了一种基于麻雀搜索算法优化BP人工神经网络(SSA-BP)的湍流预报模式。首先,采用BP人工神经网络作为湍流预报模型的基础框架。通过对温度、湿度、风速等气象因素的采集和处理,将其作为输入层的特征。然后,利用麻雀搜索算法对BP人工... 提出了一种基于麻雀搜索算法优化BP人工神经网络(SSA-BP)的湍流预报模式。首先,采用BP人工神经网络作为湍流预报模型的基础框架。通过对温度、湿度、风速等气象因素的采集和处理,将其作为输入层的特征。然后,利用麻雀搜索算法对BP人工神经网络的权重和偏置进行优化。为了验证该方法的有效性,采用了来自地面气象站的大气湍流数据及气象数据进行实验。实验结果表明,SSA-BP人工神经网络能够成功预测大气湍流的发展趋势,并具有较高的预测精度和稳定性,能够充分利用大气湍流数据中的非线性特征,为湍流预测研究和实际应用提供了有力支持。 展开更多
关键词 bp人工神经网络 麻雀搜索算法 气象参数 大气湍流预测
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基于GA-BP神经网络岩石单轴抗压强度预测模型研究
7
作者 张奥宇 杨科 +1 位作者 池小楼 张杰 《煤》 2025年第1期6-10,17,共6页
为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-B... 为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-BP神经网络对煤矿砂岩与泥岩单轴抗压强度进行了预测,并与传统的BP神经网络和非线性回归分析法进行了比较。研究结果表明,GA-BP神经网络预测模型在预测砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量间关系上具有较高的精度和泛化能力,能够有效地解决传统BP神经网络的局部最优和过拟合问题,相较于非线性回归分析,拥有更强的非线性关系建模能力,是一种适用于砂岩与泥岩单轴抗压强度预测的有效方法。 展开更多
关键词 岩石力学参数 非线性回归 bp神经网络 遗传算法 预测模型
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基于灰色模型联合BP神经网络的露天矿开采高边坡形变预测方法
8
作者 田广 《石材》 2025年第4期13-15,共3页
在露天矿开采环境中,由于数据收集的难度和成本,往往难以获得足够多且质量高的历史数据,导致预测结果的精度较低。针对上述问题,提出基于灰色模型联合BP神经网络的露天矿开采高边坡形变预测方法。对露天矿开采高边坡形变监测数据进行预... 在露天矿开采环境中,由于数据收集的难度和成本,往往难以获得足够多且质量高的历史数据,导致预测结果的精度较低。针对上述问题,提出基于灰色模型联合BP神经网络的露天矿开采高边坡形变预测方法。对露天矿开采高边坡形变监测数据进行预处理,利用灰色模型建模,通过累加处理、灰色微分方程构建和最小二乘法参数估计,对高边坡形变趋势进行预测,结合灰色模型的数据处理能力和BP神经网络的非线性映射能力,实现对露天矿开采高边坡形变的高精度预测。实验结果表明,设计方法能够显著提高预测精度,为露天矿开采的安全和效率提供了有力保障。 展开更多
关键词 灰色模型 bp神经网络 露天矿开采 高边坡 形变预测
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基于BP神经网络的多信号融合智能消防报警模型研究
9
作者 朱晟文 《长江信息通信》 2025年第2期137-139,共3页
针对传统智能消防产品功能与通信方式单一与运行功耗较高的问题,研究设计一种联合物联网技术、故障诊断技术、危险气体浓度检测、温度检测与红外火焰检测等多种功能的多信号融合智能消防报警模型,并在此基础上,通过误差反向传播神经网... 针对传统智能消防产品功能与通信方式单一与运行功耗较高的问题,研究设计一种联合物联网技术、故障诊断技术、危险气体浓度检测、温度检测与红外火焰检测等多种功能的多信号融合智能消防报警模型,并在此基础上,通过误差反向传播神经网络处理数据与分析数据,并与智能模型中的单片机产生连接。研究结果表明,研究方法在实际火灾应用场景的综合火焰检测率为97.5%,并且温度采集精度高达99.62%。上述结果说明研究方法具有更多样化的功能与通信方式,并且性能得到显著增长,促进了智能消防的发展。 展开更多
关键词 bp神经网络 多信号融合 消防报警 智能模型
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基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型及试验研究
10
作者 车金涛 范卓颖 陈铭世 《科学技术创新》 2025年第7期213-216,共4页
构建了基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型,并设计试验验证了该模型的排放预测效果。该模型以转速、负荷、EGR率三类数据作为输入量,以NO_(x)、CO和HC的排放作为输出量。首先使用训练样本数据进行模型训练,确定模型的神... 构建了基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型,并设计试验验证了该模型的排放预测效果。该模型以转速、负荷、EGR率三类数据作为输入量,以NO_(x)、CO和HC的排放作为输出量。首先使用训练样本数据进行模型训练,确定模型的神经元数量、选择传递函数并进行归一化处理,得到最终的BP神经网络模型。然后将测试样本数据输入到该模型后,得到NO_(x)、CO和HC的排放预测值。从试验结果来看,排放预测值与试验值的误差控制在10%以内,说明基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型的预测精度较高。 展开更多
关键词 bp神经网络 排放预测模型 传递函数 归一化处理
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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
11
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BP神经网络和LSTM网络模型的软土地基沉降预测分析
12
作者 刘亚辉 《工程技术研究》 2025年第2期18-20,共3页
为探究厦门某机场工程中软土地基大面积堆载造成的地表沉降问题,文章基于厦门某机场工程自动化监测项目,辅以人工监测进行对比,分析偏差的成因,同时利用神经网络(back propagation,BP)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模... 为探究厦门某机场工程中软土地基大面积堆载造成的地表沉降问题,文章基于厦门某机场工程自动化监测项目,辅以人工监测进行对比,分析偏差的成因,同时利用神经网络(back propagation,BP)和长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)模型分别对典型区域表层沉降监测点的累计沉降量进行预测分析及精度对比,发现LSTM网络预测模型精度更高,整体预测效果优于BP神经网络模型,预测效果也更符合实际情况,能为计算工后沉降、评判处理效果、核实工程量等提供一定的参考依据。 展开更多
关键词 自动化监测 软土地基沉降 bp神经网络 LSTM网络模型
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基于大数据分析及BP神经网络算法的工程造价风险预警模型构建与应用
13
作者 吴建军 《门窗》 2025年第4期175-177,共3页
在工程建设的经济成本管理中,制定风险预警模型至关重要。本文利用大数据分析技术,构建了一套有效的针对工程造价风险的预警模型,为预测和控制工程造价风险提供切实可行的策略和决策支持。通过广泛搜集各方面的文献资料,确定了影响工程... 在工程建设的经济成本管理中,制定风险预警模型至关重要。本文利用大数据分析技术,构建了一套有效的针对工程造价风险的预警模型,为预测和控制工程造价风险提供切实可行的策略和决策支持。通过广泛搜集各方面的文献资料,确定了影响工程造价风险的主要因素,并充分利用大数据的优势深入挖掘并分析这些因素。预警模型对于工程项目的风险管理,尤其是工程造价风险的预警,提供了一种全新的视角和实践方法。 展开更多
关键词 大数据分析 工程造价风险 预警模型 bp神经网络算法 风险管理
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基于神经网络代理模型的门式墩优化方法及软件研发
14
作者 柏华军 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第3期106-112,共7页
针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化... 针对门式墩结构设计影响因素多、计算耗时长、传统优化方法易陷入局部最优等问题,基于BPNN代理模型和NSGAII遗传算法研发了预应力混凝土门式墩结构尺寸优化软件。首先,建立以结构工程数量为优化目标、安全指标为约束条件的结构尺寸优化数学模型;然后,基于有限元法构建门式墩训练样本集,采用拉丁超立方开展试验设计,建立BPNN神经网络代理模型;最后,采用NSGAII遗传优化算法对BPNN神经网络代理模型进行搜索,实现门式墩最优结构尺寸和钢束线形的搜索推荐。依托某门式墩结构设计,开展算法有效性和效率验证,结果表明,案例的优化时间由有限元法的45 h缩短至智能优化算法的15 min,优化算法在保证预测精度的同时提高优化效率180倍。 展开更多
关键词 铁路桥梁 门式墩 结构优化 bp神经网络 代理模型 多目标优化 NSGAII算法 拉丁超立方设计
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基于人工神经网络模型的碳排放预测研究进展 被引量：2
15
作者 谭川江 王超 +2 位作者 常昊 杜若岚 任宏洋 《天然气与石油》 2024年第1期124-132,共9页
碳排放是一个受多因素交互作用的动态过程,准确预测碳排放量有利于碳减排措施的制定。由于碳排放本身模型具有动态变化性、非线性、社会性等特点,传统预测方法不能满足实际情况的需要。人工神经网络模型能够较好地描述碳排放时间系列数... 碳排放是一个受多因素交互作用的动态过程,准确预测碳排放量有利于碳减排措施的制定。由于碳排放本身模型具有动态变化性、非线性、社会性等特点,传统预测方法不能满足实际情况的需要。人工神经网络模型能够较好地描述碳排放时间系列数据的非线性特性,被广泛应用于预测国家、区域、行业等层面的碳排放量变化。其中,误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型备受关注。在模型预测过程中,通过识别目标模型的碳排放影响因素类型、提高输入层数据的准确性、构建适宜的线性—非线性耦合的组合模型等途径,进一步提高模型预测的准确性。研究结果对人工神经网络模型在碳排放预测中的应用情况进行梳理,为碳排放预测技术的进一步发展提供参考。 展开更多
关键词 碳排放预测 人工神经网络 模型构建 优化
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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
16
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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基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化
17
作者 陈映彬 文逸彦 +2 位作者 董国祥 屠海洋 张焱飞 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第1期82-87,共6页
为了进一步提高船舶能耗效率,本文提出一种基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化技术路线。首先,介绍常见油耗模型的构建方法;其次,利用BP人工神经网络建立目标船舶的油耗模型。模型预测的平均绝对误差为2.3%,准确度和泛化能力基本... 为了进一步提高船舶能耗效率,本文提出一种基于BP人工神经网络与遗传算法的航速优化技术路线。首先,介绍常见油耗模型的构建方法;其次,利用BP人工神经网络建立目标船舶的油耗模型。模型预测的平均绝对误差为2.3%,准确度和泛化能力基本满足工程应用要求。最后,利用遗传算法,并基于历史气象数据对目标船舶的航线做分段航速优化。计算结果表明,航速优化后目标船舶的航行时长不仅能减少1.35天,燃油损耗还可节省10.1%,由此说明对航行船舶做分段航速优化是一种可行方案。 展开更多
关键词 bp神经网络 遗传算法 油耗模型 航速优化
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基于改进BP神经网络的烟草收获机械故障诊断研究 被引量：2
18
作者 戴欧阳 胡洪林 《农机化研究》 北大核心 2025年第4期70-76,共7页
烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提... 烟草收获机械是烟草生产中的重要技术支撑,是提高收获效率的重要保证,但由于烟草收获机械内部结构较为复杂,在使用过程中极易造成机械运行故障。随着大数据及传感器技术的快速发展,基于人工神经网络模型实现机械故障的预测与诊断成为提高烟草收获机械工作效率的重要技术。目前,主要以BP神经网络模型应用较为广泛,但在模型构建中预测效率低、鲁棒性强。针对以上问题,提出一种改进BP神经网络模型,以烟草收获机械中的齿轮故障诊断为研究对象,构建基于GA-BP神经网络模型的烟草收获机械齿轮故障诊断模型,并通过选取齿轮磨损、胶合、裂纹、断齿和正常齿轮的信号进行试验验证。结果表明:改进后的BP神经网络模型MAPE仅为0.87%,RMSE为1.12,MAE为0.92,MSE为1.19,满足烟草收获生产的实际需要,在模型算法与计算速度方面都得到了很大的提高。 展开更多
关键词 烟草收获 机械故障 遗传算法 bp神经网络 优化模型
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基于BP神经网络的EHB主缸液压力估计
19
作者 史彪飞 王磊 +2 位作者 梁海强 李荣利 梁超 《汽车技术》 北大核心 2025年第1期57-62,共6页
电子液压制动(EHB)系统主缸液压力估计对降低EHB的传感器依赖性至关重要,基于BP神经网络进行主缸液压力估计。首先开展了实车道路试验,并采集车速、主缸活塞位移、主缸活塞速度和主缸液压力等数据。然后,以主缸活塞位移和主缸活塞速度... 电子液压制动(EHB)系统主缸液压力估计对降低EHB的传感器依赖性至关重要,基于BP神经网络进行主缸液压力估计。首先开展了实车道路试验,并采集车速、主缸活塞位移、主缸活塞速度和主缸液压力等数据。然后,以主缸活塞位移和主缸活塞速度为特征输入、以实际主缸液压力为目标输出建立BP神经网络,并采用训练集数据及梯度下降算法对BP神经网络进行训练。最后,利用测试集数据对液压力估计效果进行验证。结果表明,所提算法比基于动态位移压力模型和基于LSTM的估计算法估计误差分别减小38%和15%。 展开更多
关键词 电子液压制动 主缸液压力估计 位移压力模型 bp 神经网络
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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
20
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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