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基于BP神经网络的咸水黏度预测及其对渗流的影响
1
作者 李涛 美合日阿依·穆太力普 +2 位作者 薛福生 李延静 敬嘉珩 《油气地质与采收率》 北大核心 2025年第1期152-161,共10页
在碳中和背景下,采用CO_(2)咸水层封存技术来实现碳减排目标时,咸水黏度对储层中的CO_(2)-咸水两相渗流过程有着直接的影响。目前,基于压力影响的黏度预测方法仍有待完善。使用最小二乘法、BP神经网络和基于遗传算法的BP神经网络,将咸... 在碳中和背景下,采用CO_(2)咸水层封存技术来实现碳减排目标时,咸水黏度对储层中的CO_(2)-咸水两相渗流过程有着直接的影响。目前,基于压力影响的黏度预测方法仍有待完善。使用最小二乘法、BP神经网络和基于遗传算法的BP神经网络,将咸水黏度分别当作温度、质量摩尔浓度的二元函数以及温度、质量摩尔浓度、压力的三元函数优化了现有的计算方法,建立了考虑压力影响的黏度预测优化模型。在获得最佳的预测方式后,基于COMSOL软件的水平集方法系统分析了黏度对渗流的影响。研究结果表明,采用最小二乘法可以对现有的经验公式进行一定优化,但是效果不明显;采用二元BP神经网络可以将预测精度提高45.20%,考虑压力后采用三元BP神经网络可以将预测精度提高57.32%。因此,在实验数据充足的情况下,基于BP神经网络模型可以得到较大压力范围内可靠的咸水黏度值;由于经验公式法能够预测黏度变化趋势,在缺乏相应实验数据的情况下,可通过经验公式法获得咸水黏度值。此外,通过仿真结果可以发现,黏度会影响流体在流道的分布,进而影响流动速度,黏度比越大,出口平均速度波动越小且更快地趋于平稳;而且黏度比越大,残余水饱和度越小,越有利于驱替过程的进行,二者呈对数函数的关系。 展开更多
关键词 咸水黏度 bp神经网络 压力 渗流模拟 CO_(2)咸水层封存
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PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中的应用
2
作者 杨健 《农机化研究》 北大核心 2025年第3期254-258,共5页
拖拉机发动机故障诊断是指通过对拖拉机发动机的运行状态、传感器数据等信息进行分析和处理,识别出发动机故障的类型和位置,及时准确地诊断拖拉机发动机故障,对于提高农机装备的使用效率和经济效益具有重要的意义。为此,基于主成分分析(... 拖拉机发动机故障诊断是指通过对拖拉机发动机的运行状态、传感器数据等信息进行分析和处理,识别出发动机故障的类型和位置,及时准确地诊断拖拉机发动机故障,对于提高农机装备的使用效率和经济效益具有重要的意义。为此,基于主成分分析(PCA)算法对拖拉机发动机的传感器数据进行降维处理,并使用BP神经网络对降维后的数据进行分类识别,以实现拖拉机发动机故障的诊断。试验结果表明:PCA-BP神经网络模型可以准确地诊断拖拉机发动机的多种故障,相比于传统的BP神经网络模型,具有更高的准确率和更好的泛化能力,表明PCA-BP神经网络模型在拖拉机发动机故障诊断中具有较大的应用前景。 展开更多
关键词 拖拉机发动机 故障诊断 主成分分析 bp神经网络
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改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断
3
作者 汪繁荣 汪筠涵 江俊杰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期145-150,共6页
变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入... 变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入非线性惯性权重和纵横交叉策略,从而提高算法的收敛速度和全局寻优能力;其次,将ISSA与传统SSA在收敛函数上进行对比分析,得到ISSA算法在迭代12次后以52%的准确率收敛,而SSA算法迭代23次后才达到25%的准确率,证明了ISSA在收敛速度和精度方面有明显提高;最后,将ISSA-BP、SSA-BP和BP诊断模型进行对比。实验结果表明,ISSA-BP模型准确率达到了97%,比SSA-BP、BP神经网络模型分别提高了4%和11%,可以认为提出的算法模型在变压器故障诊断领域具有更高的精度与良好的发展前景。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 bp神经网络 变压器 故障诊断 非线性惯性权重 纵横交叉策略
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基于BP神经网络结合ERA5数据的风电功率预测
4
作者 王婷婷 李斯胜 +4 位作者 于伟 能锋田 李星南 杨佳琳 熊亮 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期183-189,共7页
随着我国风力发电技术的不断发展和完善,风电在电力系统运行和调度的作用越来越突出。为了高效准确地预测风电功率,减少大量风电入网带来的负面影响,本文基于BP神经网络结合ERA5数据对我国北方某风电场进行风电功率预测,并采用粒子群优... 随着我国风力发电技术的不断发展和完善,风电在电力系统运行和调度的作用越来越突出。为了高效准确地预测风电功率,减少大量风电入网带来的负面影响,本文基于BP神经网络结合ERA5数据对我国北方某风电场进行风电功率预测,并采用粒子群优化(particle swarm algorithm,PSO)算法优化模型,结合平均绝对误差、均方根误差和Pearson相关系数分析风电功率预测效果。结果表明,模型训练集中预测与实测风电功率变化趋势基本一致,呈现同增同减的趋势,BP模型的平均绝对误差为702.12 W,均方根误差为1000.18 W,相关系数为0.91,PSO-BP模型的平均绝对误差为700.75 W,均方根误差为995.16 W,相关系数为0.94;测试集中ERA5数据在一定程度上高估了风电功率,但整体趋势基本一致,BP模型的平均绝对误差为861.09 W,均方根误差为1150.86 W,相关系数为0.81;PSO-BP模型的平均绝对误差为829.55 W,均方根误差为1117.39 W,相关系数为0.83,模型的预测效果相对较好,PSO-BP模型相较于BP模型的预测效果均有一定程度的提高,在该区域的风电功率预测方面有较好的适用性。研究结果可为缺乏观测数据或观测数据质量不高的地区预测风电功率提供参考。 展开更多
关键词 风力发电 bp神经网络 ERA5再分析资料 粒子群优化算法 风电功率预测
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基于高斯过程回归和BP神经网络的油储地罐容积表标定研究
5
作者 王彩玲 程叶 +1 位作者 许欣黎 倪庆旭 《石油石化节能与计量》 2025年第2期26-30,35,共6页
石油作为中国重要的能源资源之一,广泛应用于发电、运输、工业生产等各个领域。准确的油储地罐容积表标定对于确保各类石油产品储存、运输和交易的精确计量至关重要。传统的标定方法通常高度依赖于静态测量和经验公式,易受时间、环境条... 石油作为中国重要的能源资源之一,广泛应用于发电、运输、工业生产等各个领域。准确的油储地罐容积表标定对于确保各类石油产品储存、运输和交易的精确计量至关重要。传统的标定方法通常高度依赖于静态测量和经验公式,易受时间、环境条件及人为因素的影响。为了解决这一问题,提出了一种基于高斯过程回归(GPR)和反向传播神经网络(BPNN)的标定验证方法。在真实加油站数据构建的数据集上进行实验,结果显示,高斯过程回归模型和BP神经网络模型的平均均方根误差RMSE分别为3.435、8.409,模型的预测效果相对较好,研究结果可为容积表的标定工作提供有价值的参考。 展开更多
关键词 容积表标定 bp神经网络 高斯过程回归 数据挖掘 误差预测
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基于BP神经网络的机制砂混凝土抗压强度预测
6
作者 张军 崔政新 +1 位作者 裘松立 宋冰泉 《建筑技术》 2025年第1期88-92,共5页
机制砂混凝土强度影响因素复杂,收集国内外权威文献试验数据建立了162组机制砂抗压强度的数据库,利用BP神经网络对机制砂混凝土抗压强度进行预测。采用多层反向传播算法对人工神经网络模型进行训练并预测,发现BP神经网络模型具有良好的... 机制砂混凝土强度影响因素复杂,收集国内外权威文献试验数据建立了162组机制砂抗压强度的数据库,利用BP神经网络对机制砂混凝土抗压强度进行预测。采用多层反向传播算法对人工神经网络模型进行训练并预测,发现BP神经网络模型具有良好的预测和泛化能力,模型的预测值与实测值高度吻合;基于BP神经网络模型分析了石粉含量对机制砂混凝土不同强度等级的影响,发现石粉含量约10%时达到最大值,预测值与实际值的误差在8%以内。深度学习方法可有效提高机制砂混凝土配合比设计的试验效率,降低材料和时间成本。 展开更多
关键词 机制砂混凝土 抗压强度 bp神经网络 石粉含量 配合比设计
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BP神经网络在离心压缩机叶轮优化中的应用
7
作者 董志强 于根亮 +1 位作者 董逸飞 陈义恒 《汽车实用技术》 2025年第2期56-62,共7页
为了提高离心式压缩机叶轮设计效率并降低计算资源消耗,针对遗传算法优化中计算量大、效率低的问题,提出基于改进粒子群优化算法(IPSO)优化BP神经网络的方法。通过少量计算流体动力学(CFD)仿真样本,训练BP神经网络建立效率与叶轮参数的... 为了提高离心式压缩机叶轮设计效率并降低计算资源消耗,针对遗传算法优化中计算量大、效率低的问题,提出基于改进粒子群优化算法(IPSO)优化BP神经网络的方法。通过少量计算流体动力学(CFD)仿真样本,训练BP神经网络建立效率与叶轮参数的映射关系,结合IPSO优化其参数,同时利用遗传算法(GA)确定叶轮的最佳性能参数。研究表明,改进的IPSO算法通过增强粒子群的动态适应性和全局搜索能力,提高了BP神经网络的预测精度和优化效率。优化后的叶轮等熵效率提高1.34%,多变效率提高1.04%,流量增加10.4%。该方法显著提升了离心式压缩机叶轮的设计效率和性能,为复杂流体机械的优化设计提供了新思路。 展开更多
关键词 离心式压缩机 CFD仿真 叶轮参数优化 bp神经网络 遗传算法
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基于BP神经网络和NSGA-Ⅱ算法的直流电磁泵结构优化
8
作者 杨照林 陈观慈 +2 位作者 张文斌 杨进 陈永华 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第1期182-190,共9页
为了提高直流电磁泵的压力来驱动液态金属流动进行散热,改善泵的输送效率,采用数值模拟与智能算法相结合的优化设计方法,对泵的结构参数和输入电流进行了优化。以液态金属镓铟锡合金为工质,在1.5 L/min流量工况下,利用COMSOL软件对电磁... 为了提高直流电磁泵的压力来驱动液态金属流动进行散热,改善泵的输送效率,采用数值模拟与智能算法相结合的优化设计方法,对泵的结构参数和输入电流进行了优化。以液态金属镓铟锡合金为工质,在1.5 L/min流量工况下,利用COMSOL软件对电磁泵进行了数值模拟仿真,求得了泵的静压差并将其与试验值进行了对比,验证了仿真模型的准确性。采用Box-Behnken试验设计方法进行数据采集,根据试验数据构建BP神经网络代理模型,以压力和效率最大化为优化目标,结合NSGA-Ⅱ算法进行结构优化。结果表明:在相同流量下,优化后泵的输入电流减小了20 A,更利于散热;压力和效率分别提高了2577.6 Pa和11.8%,沿程损耗降低,整体性能得到改善;对比流场分析,泵内部流动速度更均匀,流线分布更加平稳。 展开更多
关键词 直流电磁泵 压力 效率 bp神经网络 NSGA-Ⅱ
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基于萤火虫算法优化BP神经网络的核电厂故障参数预测
9
作者 刘涛 谢金森 +4 位作者 邓年彪 陈鹏宇 吴智强 张二品 于涛 《核科学与工程》 北大核心 2025年第1期120-130,共11页
随着核电厂向数字化和智能化转型,利用神经网络对瞬态参数进行预测,辅助操作人员处理事故成为可能。针对基于梯度下降的BP神经网络在预测核电厂瞬态参数时可能陷入局部最优的问题,提出了一种结合萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)优化... 随着核电厂向数字化和智能化转型,利用神经网络对瞬态参数进行预测,辅助操作人员处理事故成为可能。针对基于梯度下降的BP神经网络在预测核电厂瞬态参数时可能陷入局部最优的问题,提出了一种结合萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)优化的BP神经网络(FA-BP神经网络)。使用PCTRAN仿真软件生成的数据,比较了FA-BP神经网络与传统BP网络在预测性能上的差异,并应用FA-BP神经网络进行故障诊断。研究结果表明,FA-BP神经网络在训练效率和预测精度方面均显著优于传统BP网络,并在故障诊断中展现出高准确率。实验表明FA-BP模型能够支持核电厂操作人员在事故中更有效地管理机组状态,增强核电安全性。 展开更多
关键词 核电厂 瞬态参数预测 萤火虫算法 bp神经网络
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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
10
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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基于图像处理和BP神经网络的森林防火无人机系统
11
作者 杨静 《农机化研究》 北大核心 2025年第2期205-209,共5页
对无人机设计方案、图像处理和火焰分割算法的技术原理进行了介绍,并利用BP神经网络对图像中的火焰面积变化率和火焰尖角等特征进行识别,实现了对森林火灾的快速监测。实验结果表明:系统的准确率为98.5%,比普通神经网络的84.5%更高;耗时... 对无人机设计方案、图像处理和火焰分割算法的技术原理进行了介绍,并利用BP神经网络对图像中的火焰面积变化率和火焰尖角等特征进行识别,实现了对森林火灾的快速监测。实验结果表明:系统的准确率为98.5%,比普通神经网络的84.5%更高;耗时仅22 s,比普通神经网络159 s缩短很多。这表明,BP神经网络是更可靠且更有效率的火灾识别方案。 展开更多
关键词 森林防火 无人机 图像处理 bp神经网络
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基于改进WOA-BP神经网络的电气火灾预警算法
12
作者 颜磊 王国兵 +2 位作者 翁旭峰 刘雪莹 江友华 《电子设计工程》 2025年第1期21-26,共6页
电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和... 电气火灾是一种严重危害人员安全和财产损失的事件,因此增强对电气火灾的早期预测和预警至关重要。基于提高电气火灾预测准确性的目的,采用了改进鲸鱼算法优化BP神经网络的方法,构建了电气火灾预警模型。使用剩余电流、工作电流电压和线缆温度作为神经网络的输入特征,结合上述改进方法对权值和阈值进行优化。优化后的参数作为初始参数进行模型训练,用于输出电气火灾的概率。采用电气柜中回路数据进行试验,将预测概率与剩余电流异常持续时间进行模糊化处理,得出火灾决策。研究结果表明,所提模型相关系数达到0.97,相较于传统方法提高了0.08,具有更高的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 电气火灾预警 鲸鱼优化算法 bp神经网络 模糊化
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基于BP神经网络的EHB主缸液压力估计
13
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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基于粒子群优化BP神经网络的核事故源项反演
14
作者 游清悦 曹博 +3 位作者 彭丁萍 李中昊 缪学伟 陈洲亮 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第3期371-381,共11页
核事故发生后,快速准确地估算源物质的释放速率对于提升核应急响应速度及确保决策的可靠性至关重要。本文选择碘-131(~(131)I)核素的释放速率作为源项反演的目标值,利用课题组开发的放射性核素大气扩散模拟程序RADC生成神经网络训练所... 核事故发生后,快速准确地估算源物质的释放速率对于提升核应急响应速度及确保决策的可靠性至关重要。本文选择碘-131(~(131)I)核素的释放速率作为源项反演的目标值,利用课题组开发的放射性核素大气扩散模拟程序RADC生成神经网络训练所需的数据集。利用Matlab构建了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的核事故源项反演模型,同时考虑了粒子群算法中超参数和适应度函数的不同对算法优化性能的影响。结果表明:PSOBP模型源项反演测试结果的平均绝对百分比误差为2.14%,平均绝对误差为0.011437,均方差为0.000685,各个评价指标明显优于BP神经网络,验证了该模型的可行性,有助于快速核应急响应。 展开更多
关键词 源项反演 bp神经网络 粒子群优化 参数优化 适应度函数
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基于SSA-BP神经网络的无人机发射参数择优
15
作者 贾华宇 郑会龙 +1 位作者 周洪 张谦 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期90-101,共12页
火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在... 火箭助推零长发射是无人机发射的重要形式,发射角度、助推器夹角、助推器推力等发射参数的选取直接关系到无人机发射任务的成败。无人机火箭助推零长发射在设计阶段借助工程经验选取发射角度、助推器夹角、助推器推力等关键参数时,存在发射参数迭代择优周期长、设计交互性差、容易造成无人机飞行姿态失稳的问题。该文以某无人机为研究对象,对其发射阶段进行动力学及运动学建模,构建了六自由度非线性模型,基于QT/C++软件编制无人机发射弹道参数化仿真软件,并结合某无人机真实发射试验数据,验证该发射弹道仿真软件的有效性。同时,为解决发射参数自主择优问题,在反向传播(BP)神经网络参数预测模型的基础上引入麻雀搜索算法(SSA)、粒子群优化算法(PSO)、遗传算法(GA)优化模块,提出基于SSA优化BP神经网络的无人机发射参数寻优方法,消除BP神经网络在参数预测过程中存在的过拟合及局部最优效应,对参数预测结果求绝对误差(MAE)、平均百分百误差(MAPE)、均方根误差(RMSE),综合评估SSA-BP对发射参数预测的优越性,并通过发射弹道校核验证发射参数选取的合理性。结果表明,SSA-BP模型对发射参数的预测精度最高、鲁棒性最好,可为无人机发射分系统工程设计阶段的发射参数自主择优选取提供设计依据。 展开更多
关键词 无人机发射 麻雀搜索算法 bp神经网络 参数寻优 建模仿真
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面向冷弯型钢构件弹性屈曲临界荷载预测的BP神经网络训练算法比选
16
作者 戴宜凌 王少快 尹凌峰 《应用数学和力学》 北大核心 2025年第2期129-141,共13页
弹性屈曲临界荷载是准确评价冷弯型钢构件承载力的重要指标.利用人工神经网络(artificial neural networks,ANNs)模型对冷弯C型截面轴压构件的屈曲临界载荷进行了预测,将影响屈曲的几何参数和有限条法所得的计算结果作为数据集,对神经... 弹性屈曲临界荷载是准确评价冷弯型钢构件承载力的重要指标.利用人工神经网络(artificial neural networks,ANNs)模型对冷弯C型截面轴压构件的屈曲临界载荷进行了预测,将影响屈曲的几何参数和有限条法所得的计算结果作为数据集,对神经网络模型进行了训练、验证和测试.基于最优化理论,采用6种不同的优化算法进行了模型的训练,并比较了不同算法的网络模型性能.通过随机网格搜索确定最优超参数,使用3种统计参数来评估训练后的人工神经网络的性能,以得到最适合预测屈曲临界荷载的神经网络模型.结果表明:Levenberg-Marquardt(L-M)算法在非线性最小二乘问题上相较于其他算法具有更高的准确性,多次训练后,L-M算法使模型预测误差非常小,而其他算法在准确度上不及L-M算法. 展开更多
关键词 bp神经网络 最优化理论 弹性屈曲临界荷载 冷弯型钢 非线性最小二乘
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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
17
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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基于径流特性的BP神经网络模型在中长期来水预报中的应用——以天津市于桥水库为例
18
作者 付佳祥 孙甲岚 +3 位作者 李匡 黄颖 冯晓乐 梁雅琪 《中国防汛抗旱》 2025年第2期19-23,共5页
中长期径流预报是实施有效的流域水资源调度和科学管理的关键,预报因子筛选对于提高预报精度具有十分重要的意义。选用天津市于桥水库作为预报对象,对其实测径流过程进行分析,基于径流特性划分枯水期和丰水期,枯水期分为11月至翌年2月、... 中长期径流预报是实施有效的流域水资源调度和科学管理的关键,预报因子筛选对于提高预报精度具有十分重要的意义。选用天津市于桥水库作为预报对象,对其实测径流过程进行分析,基于径流特性划分枯水期和丰水期,枯水期分为11月至翌年2月、3—6月两个时段,丰水期为7—10月,确定出影响于桥水库断面流量过程的影响因子,采用BP神经网络模型进行分段预报,并对全年径流整体进行预报与其对比。以1999—2020年逐月数据进行训练,以2021—2023年整体成果进行验证,结果显示划分枯水期和丰水期进行分段预报的决定系数(R2)较全年计算提高0.31,平均绝对百分比误差(MAPE)、优化了25.41%,相对误差(RE)降低了19.32%;2021年、2022年分段计算预报RE分别较全年计算降低了24.96%、16.30%,但2023年增加了6.38%。基于径流特性划分枯水期和丰水期进行分段预报的来水成果优于全年预报,能为流域水资源精细化调度及科学管理提供数据基础。 展开更多
关键词 径流特性 中长期来水预报 bp神经网络 于桥水库 天津市
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基于BP神经网络算法的平原感潮港闸流量计算模型研究
19
作者 吴峥 毛媛媛 +2 位作者 兰林 曾贤敏 卢知是 《江苏水利》 2025年第4期11-17,共7页
沿海港闸排水过程受到径流、潮流、闸门开启情况等多重因素共同影响,水位流量呈现复杂的非线性关系,传统堰流公式无法准确描述港闸出流实际情况。采用BP神经网络算法开展了平原地区感潮水闸水位流量关系研究。结合闸下潮位特征分析,提... 沿海港闸排水过程受到径流、潮流、闸门开启情况等多重因素共同影响,水位流量呈现复杂的非线性关系,传统堰流公式无法准确描述港闸出流实际情况。采用BP神经网络算法开展了平原地区感潮水闸水位流量关系研究。结合闸下潮位特征分析,提出采用计算时刻及其之前12个整点时刻的闸上、闸下水位作为神经网络模型改进输入条件,结果表明:相较仅采用计算时刻闸上、闸下水位作为输入条件而言,改进输入方式后,里下河4个港计算流量与实测值的均方根误差RMSE减小了52%~85%,决定系数R2增加了0.50~0.55,表明模型计算精度明显提高;对比传统堰流公式计算所得港闸流量结果,基于改进BP神经网络算法的计算精度同样显著提升,均方根误差RMSE减小44%~69%。研究成果为进一步研究沿海港闸出流、精确模拟计算港闸流量和排水量提供了新的方法和思路。 展开更多
关键词 感潮港闸 水位流量关系 bp人工神经网络 输入条件 闸下潮位
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基于改进BP神经网络的公路工程造价精准预测研究
20
作者 邹世桥 刘全东 王红坛 《建筑机械》 2025年第2期226-230,共5页
为了解决传统公路工程造价预测方法存在的相对误差高以及精度低的问题,文章提出了1种新的基于改进BP神经网络的公路工程造价精准预测方法。利用主成分分析方法筛选出对预测结果影响较大的关键指标,建立公路工程造价精准预测指标体系,减... 为了解决传统公路工程造价预测方法存在的相对误差高以及精度低的问题,文章提出了1种新的基于改进BP神经网络的公路工程造价精准预测方法。利用主成分分析方法筛选出对预测结果影响较大的关键指标,建立公路工程造价精准预测指标体系,减少因噪声或无关特征引起的干扰。通过灰色关联分析计算各指标的权值,将预测指标与指标权值的乘积作为改进BP神经网络的输入,引入动量项并优化网络参数,从而得到精准的公路工程造价预测结果。实验证明,该方法可精准计算公路工程造价精准预测指标权值,相对误差较低,可以实现对于公路工程造价的精准预测。 展开更多
关键词 改进bp神经网络 公路工程 造价精准预测 主成分分析 灰色关联分析 动量项
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