基于LDA-BP神经网络的高校思政课教师数据驱动决策力评价研究 被引量：1

1

作者 齐磊磊 李晨曦 《黑龙江高教研究》 北大核心 2024年第3期110-119,共10页

数据驱动决策力为高校思政课教师提供科学合理的教学判断,对数据驱动决策力进行评价研究,有助于提高高校思政课教师的数据决策水平,进而提升思想政治教育教学质量。鉴于传统评测方法缺乏客观性与可重复性,运用LDA-BP神经网络技术构建高... 数据驱动决策力为高校思政课教师提供科学合理的教学判断,对数据驱动决策力进行评价研究,有助于提高高校思政课教师的数据决策水平,进而提升思想政治教育教学质量。鉴于传统评测方法缺乏客观性与可重复性,运用LDA-BP神经网络技术构建高校思政课数据驱动决策力的指标体系与评价模型。首先,运用LDA方法对高校思想政治教育相关的政策文本与研究文献进行主题提取,并将主题信息作为指标构建基础;其次,通过研读文献与政策文本,并结合主题分析结果构建高校思政课教师数据驱动决策力评价指标体系;最后,通过对BP神经网络的训练及测试来生成高校思政课教师数据驱动决策力的评价模型。研究表明,高校思政课教师的专业知识、教学水平以及数据分析与解读能力是影响数据驱动决策能力的关键因素,据此,理应从素养提升、文化培育、管理革新、政府支持等方面入手增强数据驱动决策力。 展开更多

关键词 思政课教师 数据驱动决策力 LDA模型 bp神经网络模型 评价

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基于IPSO-BP神经网络的高校机械类实验室安全评价模型探究 被引量：7

2

作者 张佳明 金仁东 +2 位作者 王文瑞 孙浩 衣红钢 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2020年第12期290-296,共7页

实验室安全作为高校安全稳定工作的重要组成部分,直接反映了高校的管理水平与管理理念,已成为社会和国家的关注热点。针对高校机械类实验室建立了包含9个1级指标、27个2级指标的安全评价指标体系,提出了一种基于改进粒子群算法的BP神经... 实验室安全作为高校安全稳定工作的重要组成部分,直接反映了高校的管理水平与管理理念,已成为社会和国家的关注热点。针对高校机械类实验室建立了包含9个1级指标、27个2级指标的安全评价指标体系,提出了一种基于改进粒子群算法的BP神经网络安全评价模型,该模型以实验室安全指标评价数据为输入,评价结果为输出,针对粒子群算法中的惯性系数和学习因子引入了非线性函数进行优化,并确定了最优的函数调整因子。通过专家评分数据对网络进行训练,对评价样本数据进行预测。结果表明,IPSO-BP神经网络预测结果的平均相对误差为1.5276%,较BP模型、PSO-BP、线性修正PSO-BP模型在收敛速度、计算时间、误差波动、预测精度均有明显提升,形成科学、量化的实验室安全评价模型,并可推广到其他类型实验室的安全评价。 展开更多

关键词 bp神经网络 改进粒子群优化算法 实验室安全 评价模型 指标体系

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基于BP神经网络的高校实验室安全评价模型及应用 被引量：29

3

作者 陆琳睿 吴伊萍 陈祺 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2013年第2期214-218,共5页

将人工神经网络应用于高校实验室安全评价中,提出一种基于BP神经网络的高校实验室安全评价模型。参考国内实验室安全评价的研究成果,结合福州大学实验室的特点,建立高校实验室安全评价指标体系。该模型将实验室安全评价指标量化为具体... 将人工神经网络应用于高校实验室安全评价中,提出一种基于BP神经网络的高校实验室安全评价模型。参考国内实验室安全评价的研究成果,结合福州大学实验室的特点,建立高校实验室安全评价指标体系。该模型将实验室安全评价指标量化为具体的数据作为BP网络的输入,评价结果作为输出。通过专家评分获得训练样本,用trainlm函数训练网络,并对测试数据进行网络仿真。实验表明网络仿真训练值与实际评价结果误差很小,验证了该评价模型的适用性。该模型可以利用已有较成功的实验室安全评价案例信息,使专家的评价经验得到积累,为实验室安全评价提供较科学的量化标准。 展开更多

关键词 高校实验室 实验室安全 bp神经网络 评价模型 评价指标

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我国通货膨胀风险的预测模型——基于决策树-BP神经网络 被引量：10

4

作者 薛晔 蔺琦珠 任耀 《经济问题》 CSSCI 北大核心 2016年第1期82-89,共8页

选取我国2010年1月至2015年3月的月度相关数据,运用分布滞后模型对通货膨胀影响因素进行乘数效应分析,利用决策树算法对通货膨胀的影响指标进行筛选和优化,借助BP神经网络对通货膨胀风险等级进行预测。结果表明:动态乘数效应显著,且通... 选取我国2010年1月至2015年3月的月度相关数据,运用分布滞后模型对通货膨胀影响因素进行乘数效应分析,利用决策树算法对通货膨胀的影响指标进行筛选和优化,借助BP神经网络对通货膨胀风险等级进行预测。结果表明:动态乘数效应显著,且通货膨胀受流动性过剩、产出缺口、国房景气指数、人民币兑美元实际汇率滞后一期的动态乘数效应较大;所构建的决策树-BP神经网络模型比传统的ARIMA模型分类准确率高、均方误差小且对短期通货膨胀风险等级的预测效果较为理想,有望为基于大数据的宏观经济实时预测系统提供新的构建思路。 展开更多

关键词 分布滞后模型 决策树 bp神经网络 通货膨胀 风险预测

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基于BP神经网络的天然云冷杉针阔混交林标准树高-胸径模型 被引量：13

5

作者 刘鑫 王海燕 +1 位作者 雷相东 解雅麟 《林业科学研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期368-375,共8页

[目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模... [目的]以吉林省汪清林业局金沟岭林场12块天然云冷杉针阔混交林样地为对象,基于12 953对实测树高-胸径数据,结合林分优势高分树种(组)建立基于BP神经网络的标准树高模型。[方法]在确定隐层节点数后经过反复训练得到各树种(组)的适宜模型结构,使用相同的建模数据(8块样地)求解两个传统的树高方程,再利用未参与建模的4块样地分别验证模型。[结果]表明:落叶松、云杉的适宜模型结构(输入层节点数:隐藏层节点数:输出层节点数)为2:5:1;红松、中阔(白桦、大青杨、榆树和杂木)的适宜模型结构为2:4:1;冷杉的适宜模型结构为2:8:1;慢阔(色木、水曲柳、黄檗、紫椴和枫桦)的适宜模型结构为2:7:1。[结论]与传统方法相比,BP模型不依赖现存函数,不需要筛选模型形式,而且BP模型各树种R^2高于传统模型,平均绝对误差、均方根误差均小于传统模型,其拟合精度和预测效果均优于传统方程,可以有效地预测树高。 展开更多

关键词 bp神经网络 天然云冷杉针阔混交林 标准树高-胸径模型

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基于感性意象和BP神经网络的产品CMF决策模型研究 被引量：2

6

作者 孙利 张硕 +3 位作者 覃忠志 吴俭涛 李江南 李满坡 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第12期151-164,共14页

目的为实现特定感性意象下的产品CMF精准选定与量化,结合BP神经网络和线性回归提出一种产品CMF决策模型。方法通过文本挖掘形式确定用户感性意象,根据HSV色彩模型与选定的康复辅具的材质与工艺构建CMF要素空间,并基于设计要素空间形成海... 目的为实现特定感性意象下的产品CMF精准选定与量化,结合BP神经网络和线性回归提出一种产品CMF决策模型。方法通过文本挖掘形式确定用户感性意象,根据HSV色彩模型与选定的康复辅具的材质与工艺构建CMF要素空间,并基于设计要素空间形成海量CMF方案,同时根据选定感性意象对方案加以评价,获得感性意象与CMF单一设计要素的定性映射关系。将CMF方案编码后与感性意象评价值结合,并通过BP神经网络以定量方式构建CMF决策模型,筛选出最优色彩区间、材质及工艺。对选中色彩区间再次细分出设计方案并进行评价,通过线性回归得到色彩回归方程,从而构建产品CMF的综合决策模型。结果以膝关节支具为例进行实例研究,通过BP神经网络构建的一阶CMF决策模型预测值与期望值的均方误差MSE为0.03813,且预测结果与定性映射关系基本一致,表明该阶模型可信度较高且精度良好。利用线性回归构建的二阶决策模型P值小于0.01,表明H、S、V的数值与感性意象评价值具有显著相关性,证明了该CMF决策模型的可行性。结论构建的CMF决策模型在产品设计领域具有一定的通用性,能够有效实现康复产品CMF的精准选择与量化,在定性和定量层面指导康复产品CMF决策的优选和创新。 展开更多

关键词 产品设计 康复辅具 感性意象 CMF决策模型 bp神经网络

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基于GA-BP神经网络模型鉴别2型糖尿病性周围神经病变的分类模型研究 被引量：9

7

作者 黄仕鑫 浦科学 +1 位作者 桑祎莹 罗亚玲 《解放军医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期73-78,共6页

目的以临床检查指标建立2型糖尿病性周围神经病变(DPN)的遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络模型并评价其诊断性能。方法收集重庆医科大学附属医院2016年1-12月收治的DPN患者2240例和非DPN患者2632例,采用SPSS 21.0对两组患者的41项... 目的以临床检查指标建立2型糖尿病性周围神经病变(DPN)的遗传算法优化反向传播(GA-BP)神经网络模型并评价其诊断性能。方法收集重庆医科大学附属医院2016年1-12月收治的DPN患者2240例和非DPN患者2632例,采用SPSS 21.0对两组患者的41项临床检验指标进行单因素分析,选取有统计学意义的变量37项,采用R软件构建决策树、贝叶斯模型,采用MATLAB 2014a软件构建BP神经网络和GA-BP神经网络模型,通过各项评估参数比较这4个模型的优劣。结果决策树模型的测试样本准确率为93.4%,贝叶斯模型为70.0%,BP神经网络模型为98.9%,GA-BP神经网络模型为99.5%;工作特征曲线下面积分别为0.93、0.72、0.99、0.99;约登指数分别为0.87、0.59、0.98、0.98。结论GA-BP神经网络模型对DPN有很好的计算机辅助诊断作用,但仍须进一步进行临床试验。 展开更多

关键词 糖尿病性周围神经病变 决策树 贝叶斯模型 bp神经网络 遗传算法

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基于BP神经网络的草根加筋土本构模型 被引量：6

8

作者 陈昌富 彭钊 刘怀星 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2008年第3期93-96,共4页

用室内三轴试验方法得到了草根加筋土的应力—应变关系,并基于试验结果建立了素土和混和草根加筋土的BP神经网络本构模型。模型计算结果与试验结果对比分析表明,该神经网络本构模型具有很高的拟和精度和良好的泛化能力,能充分体现岩土... 用室内三轴试验方法得到了草根加筋土的应力—应变关系,并基于试验结果建立了素土和混和草根加筋土的BP神经网络本构模型。模型计算结果与试验结果对比分析表明,该神经网络本构模型具有很高的拟和精度和良好的泛化能力,能充分体现岩土材料的非线性关系。利用莫尔—库仑准则拟合得到的加筋土的强度指标分析了草根加筋土的护坡机理。研究结果对于合理建立草根土的本构关系和深入认识植被护坡机理具有指导意义。 展开更多

关键词 草根加筋土 bp神经网络 本构模型 莫尔-库仑准则

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基于反向传播神经网络模型的公交进站换道决策行为分析 被引量：5

9

作者 向红艳 刘悦棋 +1 位作者 刘秀彩 徐韬 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第26期302-307,共6页

公交车准备进站时将发生强制性换道,容易造成城市道路通行能力降低,诱发交通拥堵;还会对道路安全构成威胁。首先立足于现状调查,分析了进站决策点;并对公交车在车站上游的进换点分布情况进行了描述。其次提出了交通量、公交车数和离站... 公交车准备进站时将发生强制性换道,容易造成城市道路通行能力降低,诱发交通拥堵;还会对道路安全构成威胁。首先立足于现状调查,分析了进站决策点;并对公交车在车站上游的进换点分布情况进行了描述。其次提出了交通量、公交车数和离站路程为影响公交车换道的最主要因素;并将这3个因素作为输入变量,建立了以上游各区段进换点数量为输出的BP神经网络模型。最终,利用权积法对所建模型中的各输入变量进行敏感性分析。结果表明:交通量、离站路程与进换点数成负相关;而公交车数与之成正相关;其中,敏感系数最大的为离站路程,达0.220;3个影响因素在增加20%的扰动后,公交车数的敏感系数增速大于另外两者。 展开更多

关键词 公共交通 bp神经网络模型 强制换道 进换决策点 敏感系数

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基于神经网络多属性决策方法的威胁判断模型 被引量：2

10

作者 王涛 任全 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2003年第S4期178-180,184,共4页

将神经网络多属性决策方法应用于防空指挥控制系统中,提出了基于神经网络多属性决策方法的威胁判断模型。同时,通过专家给出的训练样本在 Matlab6.1环境下对该模型进行了仿真计算,结果表明该模型是可行的。

关键词 多属性决策 神经网络 bp 算法 威胁判断模型 MATLAB

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基于BP神经网络预测红外-喷动干燥带壳鲜花生水分比 被引量：14

11

作者 朱凯阳 任广跃 +4 位作者 段续 仇彩霞 李琳琳 楚倩倩 余祖艳 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期9-18,共10页

为实现带壳鲜花生红外-喷动干燥过程中水分比的预测,本实验探究了不同干燥温度(55、60、65℃和70℃)、进口风速(16、17、18 m/s和19 m/s)和助流剂质量(1.0、1.5、2.0 kg和2.5 kg)对带壳鲜花生干燥时间和干燥速率的影响,建立了输入层为... 为实现带壳鲜花生红外-喷动干燥过程中水分比的预测,本实验探究了不同干燥温度(55、60、65℃和70℃)、进口风速(16、17、18 m/s和19 m/s)和助流剂质量(1.0、1.5、2.0 kg和2.5 kg)对带壳鲜花生干燥时间和干燥速率的影响,建立了输入层为干燥温度、进口风速、助流剂质量和干燥时间,隐含层节点数为11,输出层为带壳鲜花生水分比,拓扑结构为“4-11-1”的BP神经网络模型。结果表明:干燥温度和进口风速是影响带壳鲜花生水分比的主要因素,增加进口风速和提高干燥温度能有效缩短带壳鲜花生的干燥时间,提高干燥效率。采用Levenberg-Marquardt(L-M)算法为训练函数,选择tansig-purelin为网络传递函数,经过有限次训练得到的BP神经网络模型,其水分比预测值与实验值之间的决定系数R^(2)为0.99,均方误差为0.02,水分比预测结果相较于传统经典数学模型准确且迅速。本研究建立的BP神经网络模型可为带壳鲜花生在红外-喷动干燥过程中的水分比在线预测提供理论依据和技术支持。 展开更多

关键词 bp神经网络 带壳鲜花生 红外-喷动干燥 水分比 预测模型

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基于BP神经网络的不同人为干扰强度下盐渍土SO42-定量分析 被引量：4

12

作者 田安红 付承彪 +1 位作者 熊黑钢 赵俊三 《中国生态农业学报（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期296-304,共9页

SO^2-4是盐渍土阴离子中的主要离子,但目前针对不同人为干扰区域土壤中SO^2-4反演研究却鲜有报道。土壤高光谱与土壤某元素间的关系表现为非线性,传统线性偏最小二乘模型(PLSR)对土壤元素的反演精度有限。本文以新疆昌吉回族自治州境内... SO^2-4是盐渍土阴离子中的主要离子,但目前针对不同人为干扰区域土壤中SO^2-4反演研究却鲜有报道。土壤高光谱与土壤某元素间的关系表现为非线性,传统线性偏最小二乘模型(PLSR)对土壤元素的反演精度有限。本文以新疆昌吉回族自治州境内不同人为干扰区域的盐渍化土壤为研究对象,以土壤的野外高光谱和SO24含量为数据源,对原始(R)和对数(LogR)变换后的高光谱分别进行0阶、一阶和二阶微分预处理,选择通过0.05显著性水平的波段为敏感波段,将敏感波段对应的高光谱反射率作为非线性BP神经网络模型的输入变量,并设定BP的隐藏节点为300,学习速率为0.01,最大迭代次数为1000,训练函数为trainscg。从SO24的真实值与预测值的散点图、拟合效果图和BP训练过程3个方面,定量分析无人为干扰(A区)和有人为干扰(B区)土壤SO24含量,并与PLSR对比预测精度。仿真显示,A区二阶微分后的BP预测精度优于一阶微分,而B区一阶微分后的BP预测精度优于二阶微分。且不论在A区还是B区,LogR光谱变换的反演精度均优于R。最佳BP模型的相对预测性能(RPD)、决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)和迭代次数,在A区分别为3.309、0.906、0.253和8次,在B区分别为2.234、0.844、0.786和45次,表明BP对A区SO24的预测能力非常强(RPD>2.5),对B区SO24的预测能力较强(RPD为2.0~2.5)。而在A区和B区两种光谱变换的一阶和二阶微分中,PLSR的RPD值均在1.4与1.8之间,其预测性能一般;在B区的0阶微分中,PLSR的RPD值均小于1.0,其不能对SO24进行预测。因此,BP模型能对不同人为干扰区域的SO^2-4进行有效的定量分析。 展开更多

关键词 盐渍土 人为干扰区域 SO^2-4含量 bp神经网络模型 光谱变换

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BP神经网络优化参数的螺杆点胶阀无模型自适应控制技术 被引量：2

13

作者 朱燕飞 楚友洋 李传江 《液压与气动》 北大核心 2023年第9期175-181,共7页

螺杆点胶阀因点胶效率高、精度高、胶点均匀性高等优点,广泛应用于微电子封装等领域,而电机转速的控制性能是决定螺杆点胶阀点胶质量的重要因素。针对点胶阀在外部干扰和负载扰动情况下,PID速度控制效果不理想,参数难以整定的问题,采用B... 螺杆点胶阀因点胶效率高、精度高、胶点均匀性高等优点,广泛应用于微电子封装等领域,而电机转速的控制性能是决定螺杆点胶阀点胶质量的重要因素。针对点胶阀在外部干扰和负载扰动情况下,PID速度控制效果不理想,参数难以整定的问题,采用BP神经网络-无模型自适应控制(BP-MFAC)算法,通过BP神经网络在线整定无模型自适应控制器参数来实现对电机速度的自适应控制,无需人工整定参数。仿真和实验对比结果表明,该算法相较于PID控制算法,在电机速度控制上具有更小的超调量和稳态误差,更短的调节时间;在外部干扰和负载扰动的情况下,具有更好的抗扰动能力。 展开更多

关键词 螺杆点胶阀 PID参数整定 bp神经网络-无模型自适应控制 外部干扰 负载扰动

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人工神经网络在定量结构-活性相关(QSARs)研究中的应用 被引量：6

14

作者 刘希涛 袁星 赵元慧 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期74-78,共5页

人工神经网络 (ANN)源于模拟人脑中信息处理过程的计算机模型 .它独特的结构和处理信息的方法 ,使其在许多实际应用领域中取得了显著的成效 .介绍了人工神经网络的原理及其在定量结构 -活性相关 (QSARs)研究中的应用 ,并对其进一步的应... 人工神经网络 (ANN)源于模拟人脑中信息处理过程的计算机模型 .它独特的结构和处理信息的方法 ,使其在许多实际应用领域中取得了显著的成效 .介绍了人工神经网络的原理及其在定量结构 -活性相关 (QSARs)研究中的应用 ,并对其进一步的应用做了展望 . 展开更多

关键词 人工神经网络 定量结构-活性相关 bp模型

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基于级联BP神经网络的航班撤轮挡时刻预测 被引量：5

15

作者 徐涛 丁杨 卢敏 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第6期226-232,共7页

合理的航班协同离场前排序可以提高机场、航空公司、空管等部门的运行效率和可预测性,减少航班起飞前的等待时间。准确地预测航班撤轮挡时刻是建立航班起飞顺序的先决条件,对调整起飞前航班排序和计算航班起飞时间具有重要的决策意义。... 合理的航班协同离场前排序可以提高机场、航空公司、空管等部门的运行效率和可预测性,减少航班起飞前的等待时间。准确地预测航班撤轮挡时刻是建立航班起飞顺序的先决条件,对调整起飞前航班排序和计算航班起飞时间具有重要的决策意义。提出一个基于级联BP神经网络的航班撤轮挡时刻预测模型。该模型分别在航班过站过程的不同时刻进行航班撤轮挡时刻的预测,并进行过拟合研究。实验结果表明,与目前采用的经验统计预测模型相比,在相同时刻,该预测模型具有更高的预测准确率。 展开更多

关键词 航班撤轮挡时刻预测 bp神经网络 级联模型 里程碑事件 过拟合 协同决策

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基于BP神经网络响应面的BLISS研究及应用 被引量：1

16

作者 张锦华 原思聪 +1 位作者 陆地 阮晓光 《机械设计》 CSCD 北大核心 2011年第6期19-25,共7页

在标准BLISS方法基础上,依据神经网络的全局映射性,提出了基于BP神经网络建立学科层优化目标函数与系统变量之间的响应面近似模型,并以绝对和相对形式描述的误差函数替代了传统BP算法中单一的绝对形式描述的误差函数。选用样本点在参数... 在标准BLISS方法基础上,依据神经网络的全局映射性,提出了基于BP神经网络建立学科层优化目标函数与系统变量之间的响应面近似模型,并以绝对和相对形式描述的误差函数替代了传统BP算法中单一的绝对形式描述的误差函数。选用样本点在参数空间分布均匀程度更高的试验设计方法——CVT(Centroidal Voronoi Tessellations)试验设计方法来产生训练样本和测试样本,从理论上保证了近似模型的精度。最后利用多属性决策法从算法实施的难易度、优化结果准确性、系统级计算量、算法鲁棒性及收敛性5个方面来评估多学科可行方法(MDF)、改进二级系统合成一体化优化方法(BLISS)的综合性能,定量说明改进BLISS方法更加适合YM160锚杆钻机动力头优化设计。 展开更多

关键词 bp神经网络 响应面 近似模型 BLISS 多属性决策 锚杆钻机

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基于BP神经网络的隧道稳定性分析研究 被引量：18

17

作者 田明杰 牟智恒 仇文革 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第S2期260-266,共7页

通过现场试验获得围岩与初期支护接触压力、拱顶沉降监测值,利用BP神经网络对实测数据进行回归、预测,用于分析隧道变形与受力机理,评价隧道在施工过程中的稳定性。研究表明:隧道开挖后,隧道受力与变形受时空效应作用,分别经历加速增长... 通过现场试验获得围岩与初期支护接触压力、拱顶沉降监测值,利用BP神经网络对实测数据进行回归、预测,用于分析隧道变形与受力机理,评价隧道在施工过程中的稳定性。研究表明:隧道开挖后,隧道受力与变形受时空效应作用,分别经历加速增长、减速增长、逐渐收敛阶段。可通过受力F与变形S的变化规律评判隧道稳定性,当S增大,Δs增大,F增大,ΔF增大,处于变加速增长阶段,隧道稳定性差;当S增大,Δs减小或增大,F增大或减小,ΔF减小,处于变减速增长阶段,隧道稳定性较差;当S增大或减小,Δs减小,F增大或减小,ΔF减小,处于变减速状态,隧道稳定性较好;当S减小或不变,Δs减小,F减小或不变,ΔF减小,处于收敛阶段,隧道稳定性良好。 展开更多

关键词 L-M算法 bp神经网络回归与预测 隧道稳定性 受力-变形综合判定模型

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用BP神经网络进行作物水分—产量预测研究 被引量：2

18

作者 赵慧珍 胡浩云 《华北水利水电学院学报》 2006年第2期17-19,共3页

根据BP神经网络的基本原理,在平原地区冬小麦灌溉试验资料基础上,建立了冬小麦水分与产量关系的BP-ANN模型,确定了模型的参数.将模型用于描述水分对作物产量的影响,并对作物产量进行预测,预测结果与实际产量基本吻合说明,人工神经网络... 根据BP神经网络的基本原理,在平原地区冬小麦灌溉试验资料基础上,建立了冬小麦水分与产量关系的BP-ANN模型,确定了模型的参数.将模型用于描述水分对作物产量的影响,并对作物产量进行预测,预测结果与实际产量基本吻合说明,人工神经网络用于描述作物水分产量关系可以取得较好的效果,其预测的准确性基本能满足生产实践的需求. 展开更多

关键词 bp神经网络 作物-水模型 产量预测

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人工神经网络在地下水动态预测中的应用 被引量：19

19

作者 张忠永 王明涛 贾惠艳 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2002年第4期504-506,共3页

应用人工神经网络中的BP算法,根据地下水动态的时间序列数据,建立地下水动态模型,对地下水动态进行模拟和预测,并与灰色—周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较,结果表明,其预测精度较高。说明神经网络方法不仅简单、... 应用人工神经网络中的BP算法,根据地下水动态的时间序列数据,建立地下水动态模型,对地下水动态进行模拟和预测,并与灰色—周期外延组合模型方法及数据处理组合方法的结果进行比较,结果表明,其预测精度较高。说明神经网络方法不仅简单、实用,又具有很强的处理地下水动态非线性及周期性变化问题的能力,可以在地下水动态等方面广泛使用。 展开更多

关键词 地下水水位 人工神经网络 动态预测 bp算法 灰色-周期外延组合模型 数据处理

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信息理论框架下的神经网络构建 被引量：3

20

作者 李爱军 罗四维 +1 位作者 刘蕴辉 黄华 《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期1-6,共6页

神经网络模型的构建方法是神经网络研究的重点和难点,传统的构建方法建立在实验和重复学习的基础上,本文提出了一种信息理论框架下的神经网络构建方法基于熵的神经网络(EBNN).EBNN借助于前馈网络与决策树的等价性,采用熵做为神经网络构... 神经网络模型的构建方法是神经网络研究的重点和难点,传统的构建方法建立在实验和重复学习的基础上,本文提出了一种信息理论框架下的神经网络构建方法基于熵的神经网络(EBNN).EBNN借助于前馈网络与决策树的等价性,采用熵做为神经网络构造的准则,利用决策树的构造思想和方法,建立了一种系统的神经网络构造方法.实验表明EBNN方法学习速度比传统BP网络快,但又不降低神经网络性能. 展开更多

关键词 理论框架 网络构建 信息 构建方法 神经网络模型 前馈网络 网络构造 构造思想 bp网络 构造方法 网络性能 决策树 等价性 速度比 方法学 实验 传统

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