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基于PCA-BPNN模型的埋地管道腐蚀速率预测研究: 1; 作者于扬孙东亮《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期60-68,共9页; 为了更加准确可靠地预测埋地管道的腐蚀速率,融合PCA分析法和多隐层BP人工神经网络模拟方法进行研究.选取陕西省某油气公司的埋地输油管道,构建8维度外腐蚀指标体系,在PCA-多隐层BPNN模型中模拟训练得到结果.通过PCA预处理将外腐蚀指标... 展开更多; 关键词埋地管道腐蚀速率 PCA-多隐层bpnn模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用AFW BPNN模型实现微博真伪信息识别: 2; 作者冯楠曹弘毅李妮《西安工业大学学报》 CAS 2023年第6期605-613,共9页; 为更好地识别微博信息内容的真伪,提出了一种基于自适应特征权重(Adaptive Feature Weight,AFW)的反向传播神经网络(Backpropagation Neural Network,BPNN)多元特征信息识别模型,用于准确判断微博信息的真伪。该模型综合考虑了微博信息... 展开更多; 关键词信息识别多元特征自适应特征权重 bpnn模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN预测模型被引量：6: 3; 作者苗旭王忠宇 +2 位作者吴兵杨航王艳丽《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期127-133,共7页; 为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型.基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型... 展开更多; 关键词城市交通公交车辆双层bpnn模型行程时间预测前序路段状态; 在线阅读下载PDF 职称材料

香格里拉市云冷杉林蓄积量遥感估测非参数模型研究被引量：7: 4; 作者郎晓雪许彦红 +3 位作者舒清态张卓亚谢福明字李《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第1期146-151,共6页; 以滇西北典型代表区域的迪庆州香格里拉市云冷杉为研究对象,运用Landsat 8遥感影像数据结合地面角控样地调查数据,建立云冷杉BPNN和SVM估测模型,进行对比分析。结果表明:SVM模型精度明显优于BPNN模型,其R2、r RMSE和P分别为0.67、27.91%... 展开更多; 关键词非参数模型 bpnn模型 SVM模型森林蓄积量云冷杉林香格里拉; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BPNN的造纸纤维特性与纸页抗张强度性能关系分析被引量：5: 5; 作者董北伟《造纸科学与技术》 2022年第2期62-65,共4页; 纸页抗张强度是衡量纸制产品质量的一项核心指标,为了对纸页抗张性能进行高水平的模型预测,提出了一种基于BPNN的造纸纤维特性与纸页抗张强度性能关系分析模型,详细介绍了该模型的运行流程和基本结构,并通过317组生产实践数据对该模型... 展开更多; 关键词造纸纤维特性纸页抗张强度 bpnn模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

多变量混合算法模型预测电力消费研究被引量：1: 6; 作者曹港基《中国高新科技》 2023年第4期82-84,共3页; 在深化燃煤发电上网电价市场化改革的大背景下,售电环节将变得多元性,传统的电量预测模型将无法满足电力企业的运营需求。文章引入Prophet、BPNN等模型,研究多变量及多算法组合的混合模型,以提升电量预测的能力。; 关键词 Prophet模型 bpnn模型多变量混合模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于EEMD-GRNN的降水量预测分析被引量：11: 7; 作者胡虎杨侃 +2 位作者朱大伟沈雪娇田兆伟《水电能源科学》北大核心 2017年第4期10-14,共5页; 为验证EEMD-GRNN降水量预测模型的准确性,基于南京地区年降水量数据对其进行研究,并与GRNN模型和BPNN模型进行对比。结果显示,EEMD-GRNN模型在年降水量预测上较GRNN模型和BPNN模型具有较高的预测精度,且预测结果可信,为提高降水量预测... 展开更多; 关键词 EEMD-IGRNN模型 EEMD GRNN模型 bpnn模型降水量预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PCA-BPNN模型的埋地管道腐蚀速率预测研究: 1; 作者于扬孙东亮; 机构华东理工大学机械与动力工程学院华东理工大学资源与环境工程学院; 出处《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期60-68,共9页; 基金城市安全风险评估系统产品开发项目(B100-41901)。; 文摘为了更加准确可靠地预测埋地管道的腐蚀速率,融合PCA分析法和多隐层BP人工神经网络模拟方法进行研究.选取陕西省某油气公司的埋地输油管道,构建8维度外腐蚀指标体系,在PCA-多隐层BPNN模型中模拟训练得到结果.通过PCA预处理将外腐蚀指标体系降为3维,以便减少多元素信息带来的耦合影响,模拟得到隐藏层参数最优的BPNN模型,预测腐蚀速率,求出预测值精确度,统计得到改进后方法精确度大于95%的个数是单一BP方法的2.5倍.为了检验PCA-多隐层BPNN方法的鲁棒性,另取20组数据代入验证,再次证实了PCA-多隐层BPNN模型所得的误差更小,更能满足实际工程需要.; 关键词埋地管道腐蚀速率 PCA-多隐层bpnn模型; Keywords buried pipes corrosion rate PCA-multiple hidden layer bpnn model; 分类号 TQ050.9 [化学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用AFW BPNN模型实现微博真伪信息识别: 2; 作者冯楠曹弘毅李妮; 机构西安医学院卫生管理学院; 出处《西安工业大学学报》 CAS 2023年第6期605-613,共9页; 基金国家社会科学基金项目(18XXW011)。; 文摘为更好地识别微博信息内容的真伪,提出了一种基于自适应特征权重(Adaptive Feature Weight,AFW)的反向传播神经网络(Backpropagation Neural Network,BPNN)多元特征信息识别模型,用于准确判断微博信息的真伪。该模型综合考虑了微博信息的文本特征、用户特征和传播特征,选取了文字长度、复制比等11个指标用于识别信息真假。利用自适应特征权重的方法将不同特征进行融合,以提高特征融合的效果。利用融合后的特征进行BPNN神经网络建模。实验结果表明,自适应特征权重—BPNN模型对微博信息真伪的识别率可达94.5%,具有良好的真伪信息识别效果。该研究可监控并及时发现虚假信息的传播,以提高应对突发事件的能力。; 关键词信息识别多元特征自适应特征权重 bpnn模型; Keywords information recognition multivariate features adaptive feature weights bpnn model; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN预测模型被引量：6: 3; 作者苗旭王忠宇吴兵杨航王艳丽; 机构同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海海事大学交通运输学院; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期127-133,共7页; 基金国家自然科学基金(71804127).; 文摘为提高公交到站时间预测精度,提出基于双层BPNN与前序路段状态的综合预测模型.基于静态变量及顶层BPNN模型预测车辆到达每个站点的初始行程时间,利用K-means聚类及马尔科夫链模型基于前序路段状态预测目标路段行驶时间;将上述两个模型的预测值及上一班次车辆的行程时间作为输入变量,基于底层BPNN模型预测车辆在目标路段的行程时间,进而动态调整车辆到达每个站点的时间.以上海市791路公交车早晚高峰各路段的行程时间为例进行模型测试,并与其他4种模型进行比较.结果表明,所提模型具有较高的预测精度,尤其在雨天,比传统BPNN模型预测精度提高57.25%.; 关键词城市交通公交车辆双层bpnn模型行程时间预测前序路段状态; Keywords urban traffic bus bi-layer bpnn model travel time prediction pre-sequence state; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名香格里拉市云冷杉林蓄积量遥感估测非参数模型研究被引量：7: 4; 作者郎晓雪许彦红舒清态张卓亚谢福明字李; 机构西南林业大学林学院西南林业大学生态旅游学院; 出处《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第1期146-151,共6页; 基金国家自然科学基金(31860205 31460194)资助云南"唐守正"院士工作站项目资助; 文摘以滇西北典型代表区域的迪庆州香格里拉市云冷杉为研究对象,运用Landsat 8遥感影像数据结合地面角控样地调查数据,建立云冷杉BPNN和SVM估测模型,进行对比分析。结果表明:SVM模型精度明显优于BPNN模型,其R2、r RMSE和P分别为0.67、27.91%和77.09%。利用SVM遥感估测模型得到香格里拉市云冷杉林总蓄积量与传统森林资源二类调查当年的统计结果误差仅为1.14%,SVM估测模型可为今后森林蓄积量估测提供参考。; 关键词非参数模型 bpnn模型 SVM模型森林蓄积量云冷杉林香格里拉; Keywords nonparametric model bpnn model SVM model forest stock volume spruce-fir forest Shangri-La; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BPNN的造纸纤维特性与纸页抗张强度性能关系分析被引量：5: 5; 作者董北伟; 机构咸阳职业技术学院; 出处《造纸科学与技术》 2022年第2期62-65,共4页; 文摘纸页抗张强度是衡量纸制产品质量的一项核心指标,为了对纸页抗张性能进行高水平的模型预测,提出了一种基于BPNN的造纸纤维特性与纸页抗张强度性能关系分析模型,详细介绍了该模型的运行流程和基本结构,并通过317组生产实践数据对该模型进行训练和验证,最后将其应用于纸页抗张强度性能分析。经实验研究发现,该模型能够较为精确地描述出造纸纤维特性与纸页抗张强度性能之间的关系,具有一定的应用价值。; 关键词造纸纤维特性纸页抗张强度 bpnn模型; Keywords characteristics of paper fiber tensile strength of paper bpnn model; 分类号 TS75 [轻工技术与工程—制浆造纸工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多变量混合算法模型预测电力消费研究被引量：1: 6; 作者曹港基; 机构广州海颐软件有限公司; 出处《中国高新科技》 2023年第4期82-84,共3页; 文摘在深化燃煤发电上网电价市场化改革的大背景下,售电环节将变得多元性,传统的电量预测模型将无法满足电力企业的运营需求。文章引入Prophet、BPNN等模型,研究多变量及多算法组合的混合模型,以提升电量预测的能力。; 关键词 Prophet模型 bpnn模型多变量混合模型; Keywords Prophet model bpnn model multivariable mixed model; 分类号 F407 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于EEMD-GRNN的降水量预测分析被引量：11: 7; 作者胡虎杨侃朱大伟沈雪娇田兆伟; 机构河海大学水文水资源学院江苏省水利勘测设计院有限公司广东省水文局惠州水文分局; 出处《水电能源科学》北大核心 2017年第4期10-14,共5页; 基金国家重点基础研究发展计划(973计划)(2012CB417006) "十一五"国家科技支撑计划(2009BAC56B03); 文摘为验证EEMD-GRNN降水量预测模型的准确性,基于南京地区年降水量数据对其进行研究,并与GRNN模型和BPNN模型进行对比。结果显示,EEMD-GRNN模型在年降水量预测上较GRNN模型和BPNN模型具有较高的预测精度,且预测结果可信,为提高降水量预测精度提供了新方法。; 关键词 EEMD-IGRNN模型 EEMD GRNN模型 bpnn模型降水量预测; Keywords EEMD-GRNN model EEMD GRNN model bpnn model precipitation forecasting; 分类号 TV124 [水利工程—水文学及水资源] P338.3 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于PCA-BPNN模型的埋地管道腐蚀速率预测研究	于扬孙东亮	《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	利用AFW BPNN模型实现微博真伪信息识别	冯楠曹弘毅李妮	《西安工业大学学报》 CAS	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	考虑前序路段状态的公交到站时间双层BPNN预测模型	苗旭王忠宇吴兵杨航王艳丽	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	香格里拉市云冷杉林蓄积量遥感估测非参数模型研究	郎晓雪许彦红舒清态张卓亚谢福明字李	《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于BPNN的造纸纤维特性与纸页抗张强度性能关系分析	董北伟	《造纸科学与技术》	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	多变量混合算法模型预测电力消费研究	曹港基	《中国高新科技》	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于EEMD-GRNN的降水量预测分析	胡虎杨侃朱大伟沈雪娇田兆伟	《水电能源科学》北大核心	2017	11	在线阅读下载PDF 职称材料