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Adaptive fuze-warhead coordination method based on BP artificial neural network 被引量:3
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作者 Peng Hou Yang Pei Yu-xue Ge 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第11期117-133,共17页
The appropriate fuze-warhead coordination method is important to improve the damage efficiency of air defense missiles against aircraft targets. In this paper, an adaptive fuze-warhead coordination method based on the... The appropriate fuze-warhead coordination method is important to improve the damage efficiency of air defense missiles against aircraft targets. In this paper, an adaptive fuze-warhead coordination method based on the Back Propagation Artificial Neural Network(BP-ANN) is proposed, which uses the parameters of missile-target intersection to adaptively calculate the initiation delay. The damage probabilities at different radial locations along the same shot line of a given intersection situation are calculated, so as to determine the optimal detonation position. On this basis, the BP-ANN model is used to describe the complex and highly nonlinear relationship between different intersection parameters and the corresponding optimal detonating point position. In the actual terminal engagement process, the fuze initiation delay is quickly determined by the constructed BP-ANN model combined with the missiletarget intersection parameters. The method is validated in the case of the single-shot damage probability evaluation. Comparing with other fuze-warhead coordination methods, the proposed method can produce higher single-shot damage probability under various intersection conditions, while the fuzewarhead coordination effect is less influenced by the location of the aim point. 展开更多
关键词 Aircraft vulnerability Fuze-warhead coordination bp artificial neural network Damage probability Initiation delay
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应用人工智能方法计算致密气藏可采储量——以BP神经网络为例
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作者 米乃哲 乔向阳 +3 位作者 李旭芬 吕远 许伟 谢小飞 《大庆石油地质与开发》 北大核心 2025年第3期70-76,共7页
针对传统可采储量计算条件苛刻,尤其致密气藏可采储量计算存在工作量大、计算误差大,测试资料不完整的气井不能有效计算的问题。采用人工智能方法计算可采储量,其过程可以看作在气田大数据基础上利用模型、算法与算力为可采储量计算提... 针对传统可采储量计算条件苛刻,尤其致密气藏可采储量计算存在工作量大、计算误差大,测试资料不完整的气井不能有效计算的问题。采用人工智能方法计算可采储量,其过程可以看作在气田大数据基础上利用模型、算法与算力为可采储量计算提供产品、服务、应用,将人工智能具有的解决数据模糊问题、高效协调能力、强学习能力和非线性能力的优势用于可采储量计算。将资料完整准确气井计算可采储量作为学习样本;利用气藏地质和动态研究成果初选计算参数,灰色关联遴选最终计算参数;通过人工智能训练学习建立最终参数与可采储量间关系,应用建立的关系完成其他气井可采储量的计算。应用于延安气田Y50井区,单井验证误差范围-1.88%~4.80%,多井累计误差为1.13%。实践表明,应用人工智能方法计算可采储量可以满足工程计算需要,可大幅度提高计算效率,节约人工成本,降低测试费用,无测试资料和资料不完整气井也可完成可采储量的计算。 展开更多
关键词 致密气藏 可采储量 人工智能 bp神经网络
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AHP-CRITIC结合BP-ANN的归志方提取工艺优化研究
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作者 李月婷 魏祖英 +7 位作者 王腾腾 程超 谭颖 许一帆 霍滢滢 高家乐 刘洁 肖红斌 《分析测试学报》 北大核心 2025年第11期2256-2264,共9页
基于层次分析-指标相关性权重确定的组合加权法(AHP-CRITIC)结合反向传播人工神经网络(BPANN)仿真预测对归志方的提取工艺进行优化。AHP-CRITIC组合加权法确定人参皂苷Rg1、人参皂苷Re、人参皂苷Rb1、细叶远志皂苷、芍药苷、阿魏酸和出... 基于层次分析-指标相关性权重确定的组合加权法(AHP-CRITIC)结合反向传播人工神经网络(BPANN)仿真预测对归志方的提取工艺进行优化。AHP-CRITIC组合加权法确定人参皂苷Rg1、人参皂苷Re、人参皂苷Rb1、细叶远志皂苷、芍药苷、阿魏酸和出膏率的权重系数分别为0.1907、0.2175、0.2341、0.0894、0.1195、0.0875、0.0613,最佳提取工艺为加10倍量溶剂、每次2 h、提取3次。在此基础上,基于BPANN仿真模型预测与验证了该最佳工艺。进一步将AHP-CRITIC与BP-ANN进行联合分析,结果表明10倍量溶剂、每次1 h、提取2次与上述最佳工艺参数无统计学差异,即在此工艺下可以保证提取效果并节约能源,为后续归志方大生产提取工艺选择提供了参考。该文建立的AHP-CRITIC结合BP-ANN的综合试验方法为中药复方提取工艺的现代化研究提供了可靠的方法支撑。 展开更多
关键词 归志方 层次分析-指标相关性权重确定的组合加权法(AHP-CRITIC) 反向传播人工神经网络(bp-ANN) 提取工艺 正交试验设计
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基于BP-ANN的人工渗滤系统去除总磷过程优化
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作者 刘元坤 曹塬琪 +2 位作者 于艾鑫 李星 郭晓天 《中国环境科学》 北大核心 2025年第6期3151-3160,共10页
本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,... 本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,P<0.0001,可较好的对TP的去除过程进行预测,接触时间为TP去除率最显著的参数,TP吸附过程中各因素的相对影响顺序为:接触时间>pH值>温度>初始浓度.采用BP-ANN模型进行优化,最佳网络结构为4-8-1.敏感性分析表明,影响TP去除率的因素依次为接触时间(34.05%)>pH值(28.67%)>温度(19.56%)>初始浓度(17.72%).基于BP-ANN模型,采用GA优化人工渗滤系统运行条件,对TP去除过程的优化结果为:接触时间为720.53min、初始浓度为2.75mg/L、温度为30.62℃、pH为5,达到最佳去除率(99.63%).试验验证分析表明,BP-ANN-GA较BBD-RSM的预测值与实验值相比拥有较高的R 2(0.9939)和较低的RSME(1.2851),说明该模型具有更好的预测能力,能更好的描述人工快速渗滤系统对TP的去除过程. 展开更多
关键词 BBD响应面法 反向传播人工神经网络 遗传算法 总磷 人工快速渗滤系统
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基于ABC-BP神经网络的飞机防滑刹车系统故障诊断
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作者 王强 娄华语 +4 位作者 周国强 吴伟 马长胜 邱荣贤 王良模 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期699-704,共6页
针对某飞机防滑刹车系统故障试验的复杂性、危险性以及试验成本高的问题,提出基于人工蜂群算法(ABC)优化BP神经网络的飞机防滑刹车系统故障诊断方法.基于MATLAB/Simulink软件,建立由机体动力学模型、机轮转动模型、电液伺服阀和刹车装... 针对某飞机防滑刹车系统故障试验的复杂性、危险性以及试验成本高的问题,提出基于人工蜂群算法(ABC)优化BP神经网络的飞机防滑刹车系统故障诊断方法.基于MATLAB/Simulink软件,建立由机体动力学模型、机轮转动模型、电液伺服阀和刹车装置模型等组成的飞机防滑刹车系统仿真模型;确定电液伺服阀和轮速传感器典型故障模式,建立故障注入模块;通过轮速传感器和电液伺服阀的典型故障仿真模拟,得到故障数据样本.采用滑动窗口裁剪的方法对样本进行数据增强,建立故障数据集;采用优化前后的BP神经网络进行飞机防滑刹车系统的故障诊断.结果表明:采用ABC算法对BP神经网络优化后的系统平均故障诊断准确率为95.4%(优化前为92.7%),湿跑道传感器故障诊断的准确率为83.9%(优化前为74.5%),可见通过优化有效提升了飞机防滑刹车系统故障诊断准确率. 展开更多
关键词 飞机防滑刹车系统 故障诊断 故障注入 bp神经网络 数据增强 人工蜂群算法
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人工蜂蚁算法结合BP神经网络的PC刚构桥优化
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作者 王田虎 徐栋 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第11期1648-1655,共8页
为了解决现有预应力混凝土(PC)连续刚构桥优化易陷入局部最优且难以系统地实现结构尺寸和钢束优化的问题,提出了一种人工蜂蚁(ABC)算法结合BP神经网络的方法,启发式算法避免了局部最优,目标函数兼顾结构造价和受力性能,以满足规范和构... 为了解决现有预应力混凝土(PC)连续刚构桥优化易陷入局部最优且难以系统地实现结构尺寸和钢束优化的问题,提出了一种人工蜂蚁(ABC)算法结合BP神经网络的方法,启发式算法避免了局部最优,目标函数兼顾结构造价和受力性能,以满足规范和构造要求为约束条件,系统地实现PC连续刚构桥结构尺寸和钢束的优化。依托一座跨径布置为(95+173+95)m的连续刚构桥,通过比较九种算法与神经网络结合的优化效果和效率,突显了ABC算法的优势。最优方案不仅满足规范要求,且相较于原桥,目标值降低了35.8%,钢束用量减少了46.3%,应力安全度方差降低了60.4%,目标预测值与实际值仅相差2.1%,优化和预测效果显著。此外,对参数进行了重要性和敏感性分析,探索了不同参数对于目标值的影响。 展开更多
关键词 结构优化 预应力混凝土 连续刚构桥 人工蜂蚁算法 bp神经网络
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BP神经网络预测冲击强化45钢的中温热稳定性 被引量:1
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作者 姬帅 张佳乐 王海丽 《热加工工艺》 北大核心 2024年第23期159-164,共6页
室温下采用自由落体式对正火态45钢进行冲击强化,对冲击强化正火态45钢进行中温时效处理,分别加热至450、550、650℃,每组温度均保温10、20、30、40 min,同时对各组试样进行显微硬度测试,并对加热至650℃的4种试样进行显微组织观察;以... 室温下采用自由落体式对正火态45钢进行冲击强化,对冲击强化正火态45钢进行中温时效处理,分别加热至450、550、650℃,每组温度均保温10、20、30、40 min,同时对各组试样进行显微硬度测试,并对加热至650℃的4种试样进行显微组织观察;以试样的实际状态参量作为学习样本对3层BP神经网络进行训练。结果表明:BPANN能够对冲击强化正火态45钢的中温热稳定性进行预测,且误差可以控制在3%~6%;BPANN的预测值均大于实测值,但是预测值的变化趋势与实测值的变化趋势一致,网络的预测精度可以通过提高误差函数的收敛速率来得到提高。通过对650℃试样显微组织的观察,可以判定网络的输入层涉及的相关内容能让BPANN的预测结果反映出材料的真实状态。本研究可以降低实验成本、减少实验数量,有助于对冲击强化正火态45钢在其他加热温度下的热稳定性进行预测。 展开更多
关键词 人工神经网络 bp算法 冲击强化 正火态45钢 中温热稳定性
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基于Sine-SSA-BP人工神经网络的腐蚀速率预测研究
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作者 李昭毅 孙虎元 +1 位作者 蔡振宇 孙立娟 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期17-28,共12页
海洋工程用钢广泛应用于海洋资源开发;然而,在海洋环境中,由于海洋环境复杂,钢的腐蚀速度大幅加快。为了评估其使用寿命,需要准确地预测钢的腐蚀速率。挂片实验法费时费力,经验模型预测虽然可以快速预测,但因海洋中影响腐蚀的因素较多,... 海洋工程用钢广泛应用于海洋资源开发;然而,在海洋环境中,由于海洋环境复杂,钢的腐蚀速度大幅加快。为了评估其使用寿命,需要准确地预测钢的腐蚀速率。挂片实验法费时费力,经验模型预测虽然可以快速预测,但因海洋中影响腐蚀的因素较多,准确度较差。本文介绍了一种机器学习方法,即反向传播(BP)神经网络金属腐蚀速率预测模型。本研究创新性地将Sine混沌映射与麻雀搜索优化算法(SSA)引入腐蚀速率预测模型中,并利用2022年采集到的海洋环境要素和腐蚀速率数据导入模型进行训练预测。结果表明,SSA-BP和Sine-SSA-BP神经网络金属腐蚀速率预测模型的误差远低于BP神经网络腐蚀速率预测模型。经过充分的训练和学习,当预测样本数量由5至30逐渐增加时,Sine-SSA-BP预测模型的平均MAPE值为3.5002%,SSA-BP模型的平均MAPE值为6.0900%。 展开更多
关键词 海洋腐蚀 bp人工神经网络 麻雀搜索优化算法 预测精度
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基于BP神经网络的增强型地热系统产热性能:以伊通盆地花岗岩体热储层为例
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作者 周玲 郭州朋 +2 位作者 类红磊 张延军 陈云娟 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第21期8950-8961,共12页
探究增强型地热系统(enhanced geothermal systems,EGS)工程采热性能,对提高系统产热效率、延长储层寿命是至关重要的。以伊通盆地北部昌27井实际地质构造、岩性、地热特征及热物性测试为基础,以地下4054~4168 m花岗岩为热储层建立三水... 探究增强型地热系统(enhanced geothermal systems,EGS)工程采热性能,对提高系统产热效率、延长储层寿命是至关重要的。以伊通盆地北部昌27井实际地质构造、岩性、地热特征及热物性测试为基础,以地下4054~4168 m花岗岩为热储层建立三水平井水热耦合数值模型,并在此水平井模型基础上建立BP神经网络热储产热能力预测模型,研究了不同影响因素对系统换热过程的影响。结果表明:BP神经网络预测生产温度、焓值差和压力差与水平井数值模型的相对误差基本不超过±1.0%、±2.0%和±3.0%,预测准确性较高。水平井地热开采中,对系统生产温度造成影响较大的因素是井间距和注入速度,对系统发电效率造成影响较大的因素是注入速度和裂隙渗透率。综合考虑各影响因素交互作用,采用三水平井开采地热能可选择开采方案井间距600 m,注入温度60℃,注入速度23 kg/s,裂隙渗透率1×10^(-10 )m^(2)。在该工况下系统的经济寿命可达32年,累积发电量为605.9 GW·h,比基础模型提高7.4%。 展开更多
关键词 花岗岩热储 EGS 水热耦合模型 bp神经网络 产热性能
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双重BP神经网络组合模型在实时数据预测中的应用 被引量:35
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作者 李蔚 盛德仁 +4 位作者 陈坚红 任浩仁 袁镇福 岑可法 周永刚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第17期94-97,共4页
在回归和延时神经网络的基础上,利用非线性组合预测方法的优点,提出一种新的预测模型——双重BP神经网络组合模型模型,选用某660MW机组的主蒸汽流量数据进行学习训练,实例计算结果表明双重BP神经网络组合模型可提高单项预测模型的精度,... 在回归和延时神经网络的基础上,利用非线性组合预测方法的优点,提出一种新的预测模型——双重BP神经网络组合模型模型,选用某660MW机组的主蒸汽流量数据进行学习训练,实例计算结果表明双重BP神经网络组合模型可提高单项预测模型的精度,校核样本的平均相对误差为1.5%,而单独采用回归神经网络和延时神经网络进行预测的平均相对误差分别为2.7%和1.9%,证明双重BP神经网络组合模型具有很高的预测精度,可应用于火电厂实时数据的有效性验证。 展开更多
关键词 双重bp神经网络 实时 组合预测 回归神经网络 延时神经网络
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内蒙古河套灌区节水灌溉工程实施后地下水变化的BP模型预测 被引量:34
11
作者 屈忠义 陈亚新 +3 位作者 史海滨 魏占民 李延林 张艺强 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期59-62,共4页
根据黄河河套灌区多年的水文、气象和地下水资料 ,应用不同的 A NN— BP网络模型对灌区年、月地下水埋深的变化进行了模拟 ,预测了黄河河套灌区节水工程实施后未来灌区年平均地下水位下降的情况 ,从预测结果可以看出 ,河套灌区节水工程... 根据黄河河套灌区多年的水文、气象和地下水资料 ,应用不同的 A NN— BP网络模型对灌区年、月地下水埋深的变化进行了模拟 ,预测了黄河河套灌区节水工程实施后未来灌区年平均地下水位下降的情况 ,从预测结果可以看出 ,河套灌区节水工程实施后灌区平均地下水位预计下降 0 .5 m左右。此外对 BP模型的结构设计中隐含层数、隐含单元数和学习速率的合理确定作了具体分析 ,提出了学习速率取值范围 lr =0 .0 1~ 0 .1,为河套灌区节水工程改造规划、设计和管理决策及 BP模型的应用提供了参考依据。 展开更多
关键词 内蒙古河套灌区 节水灌溉工程 bp模型 预测 区域地下水 水位
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基于BP模型的大气污染预报方法的研究 被引量:56
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作者 王俭 胡筱敏 +1 位作者 郑龙熙 刘振山 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期62-64,共3页
BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一 ,它是一种简单而又非常有效的算法。笔者将BP网络模型引入到大气污染预报领域 ,并根据大气污染物含量与气象要素的关系建立了大气污染物含量的神经网络预报模型。计算结果表明 ,BP模型应用... BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一 ,它是一种简单而又非常有效的算法。笔者将BP网络模型引入到大气污染预报领域 ,并根据大气污染物含量与气象要素的关系建立了大气污染物含量的神经网络预报模型。计算结果表明 ,BP模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力 。 展开更多
关键词 bp模型 大气污染 预报方法 人工神经元网络
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BP-ANN在荒漠草地高光谱分类研究中的应用 被引量:15
13
作者 钱育蓉 贾振红 +2 位作者 于炯 杨峰 段文亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第12期225-228,共4页
利用高分辨率光谱仪在实地测得的光谱数据来识别新疆阜康地区的7种典型荒漠草种,对原始高光谱数据作预处理(微分和平滑),选取典型荒漠植被的光谱特征(红边、绿峰、红谷、RVI等)作为输入数据,植被类型作为输出数据,构建基于BP神... 利用高分辨率光谱仪在实地测得的光谱数据来识别新疆阜康地区的7种典型荒漠草种,对原始高光谱数据作预处理(微分和平滑),选取典型荒漠植被的光谱特征(红边、绿峰、红谷、RVI等)作为输入数据,植被类型作为输出数据,构建基于BP神经网络模型的典型荒漠草地分类器,进行了三组基于高光谱特征的草地类型分类实验,结果表明:(1)红边特征较其余吸收特征更能获得精确的分类结果;(2)波段550~790nnl间的窄波段光谱分类间隔中,20nm优于10nm的间隔;(3)草地分类器中BP网络模型的输入层、隐藏层神经元个数与BP网络训练时间、精度具有复杂的耦合关系,不可一概而论。 展开更多
关键词 高光谱特征提取 反向反馈(bp)人工神经网络 红边特征 窄波段光谱
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BP神经网络在证券分析预测中应用 被引量:20
14
作者 陈可 张琴舜 +1 位作者 陈培培 蔡日基 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2001年第11期95-97,共3页
介绍了人工神经网络的基本概念和组成后,讨论了它与传统分析预测方法的区别和优势。对证券分析和预测提出了一种基于BP算法的人工神经网络模型,结台计算实例和结果的误差分析,给出了改进的方向。
关键词 人工神经网络 bp算法 证券预测 证券分析 股票市场
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基于BP神经网络的城市边缘带土壤重金属污染预测——以成都平原土壤Cd为例 被引量:32
15
作者 杨娟 王昌全 +2 位作者 李冰 李焕秀 何鑫 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期430-436,共7页
随着成都平原城市化快速发展,城市边缘带土壤重金属污染风险逐渐增大。而关于社会经济对土壤重金属污染定量影响的研究方法还较为欠缺。本文利用BP人工神经网络方法,建立了12输入、1输出、1个隐含层的三层BP神经网络,定量研究成都平原... 随着成都平原城市化快速发展,城市边缘带土壤重金属污染风险逐渐增大。而关于社会经济对土壤重金属污染定量影响的研究方法还较为欠缺。本文利用BP人工神经网络方法,建立了12输入、1输出、1个隐含层的三层BP神经网络,定量研究成都平原城市发展中社会经济影响因素与土壤重金属Cd含量间的内在联系。网络拟合精度达97.02%,模型拟合程度高。运用该BP网络模型对城市化影响下城市边缘带土壤重金属Cd含量进行预测,其预测精度为84.19%,明显高于传统回归模型71.55%的预测精度,体现出神经网络预测模型的优越性。利用2005年和2010年各影响因素的预测值,将这两组值分别作为网络的输入,并和以前的样本合并再重新训练更新网络权值,得到2005年和2010年各区/县土壤重金属Cd预测值。 展开更多
关键词 成都平原 城市化 bp人工神经网络 重金属
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多层神经网络BP算法的研究 被引量:12
16
作者 陆金桂 王石刚 +2 位作者 胡于进 周济 余俊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 1994年第1期17-19,共3页
影响多层神经网络BP算法学习效率的因素不少.但BP算法中误差函数不能有效地表征样本学习精度是其中主要的因素之一.本文对BP算法中的误差函数进行了修正.计算机模拟结果表明这种修正有助于提高学习精度和学习效率.
关键词 人工 神经网络 bp算法
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基于BP神经网络的TC4钛合金超塑性变形后组织及性能预测研究 被引量:13
17
作者 陈明和 谢兰生 +2 位作者 周建华 左敦稳 王珉 《机械工程材料》 CAS CSCD 北大核心 2003年第12期4-6,19,共4页
分别用VisualFortran语言和MATLAB软件建立了TC4钛合金超塑性变形时变形参数与其力学性能和晶粒尺寸之间的BP神经网络模型,通过用较少的力学性能和晶粒尺寸的试验数据进行训练,进而对其性能进行预测。结果表明,BP神经网络用于材料超塑... 分别用VisualFortran语言和MATLAB软件建立了TC4钛合金超塑性变形时变形参数与其力学性能和晶粒尺寸之间的BP神经网络模型,通过用较少的力学性能和晶粒尺寸的试验数据进行训练,进而对其性能进行预测。结果表明,BP神经网络用于材料超塑性变形后的力学性能及晶粒尺寸预测是可行的,其预测误差小于7%。 展开更多
关键词 超塑性变形 TC4钛合金 bp神经网络 预测 组织 力学性能 晶粒尺寸
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优化的BP神经网络分类器的设计与实现 被引量:32
18
作者 江虹 曾立波 胡继明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第5期122-125,共4页
文章从实用、经济和高效的角度出发,提出了一种优化BP神经网络分类器的设计与实现方案。它具有较好的模块性,可移殖性以及透明性。对于各种模式识别的情况,它都具有一定的实用和参考价值。同时提出了一种确定隐层节点数的新方法。结... 文章从实用、经济和高效的角度出发,提出了一种优化BP神经网络分类器的设计与实现方案。它具有较好的模块性,可移殖性以及透明性。对于各种模式识别的情况,它都具有一定的实用和参考价值。同时提出了一种确定隐层节点数的新方法。结果良好。 展开更多
关键词 人工神经网络 模式识别 bp算法 分类器 优化 设计
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基于BP人工神经网络的大气颗粒物PM_(10)质量浓度预测 被引量:50
19
作者 石灵芝 邓启红 +1 位作者 路婵 刘蔚巍 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1969-1974,共6页
根据2008年长沙市火车站监测点全年大气PM10及气象参数的小时平均数据,建立BP人工神经网络预测模型,预测PM10小时平均浓度。为证明人工神经网络模型用于预测PM10质量浓度的准确性,研究中考虑2种预测模型:多元线性回归模型与人工神经网... 根据2008年长沙市火车站监测点全年大气PM10及气象参数的小时平均数据,建立BP人工神经网络预测模型,预测PM10小时平均浓度。为证明人工神经网络模型用于预测PM10质量浓度的准确性,研究中考虑2种预测模型:多元线性回归模型与人工神经网络模型。研究结果表明:与传统的多元线性回归模型相比,人工神经网络模型能够捕捉污染物浓度与气象因素间的非线性影响规律,能更好地预测PM10质量浓度,拟合优度R2有较大提高;所选取气象参数及污染源强变量能较准确地描述大气PM10质量浓度的实时变化,用于PM10质量浓度的预测准确度较高,整体R2可达0.62;人工神经网络预测模型不仅适用于一般污染浓度情况,对于高污染时期PM10质量浓度的预测也较为准确。 展开更多
关键词 bp人工神经网络 PM10 预测 多元线性回归 高污染
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基于BP网络的水资源预测方法的研究 被引量:17
20
作者 尚涛 安宁 王长德 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2002年第4期455-458,共4页
对水资源预测的各种方法进行了分析,在本领域内推出一种新的预测方法——人工神经网络,可依据源数据,通过BP算法,自动形成水资源预测模型,从而推算出水资源变化趋势.人工神经网络有较强的学习功能,事先不需建立模型,而是根据预测的精度... 对水资源预测的各种方法进行了分析,在本领域内推出一种新的预测方法——人工神经网络,可依据源数据,通过BP算法,自动形成水资源预测模型,从而推算出水资源变化趋势.人工神经网络有较强的学习功能,事先不需建立模型,而是根据预测的精度通过初始数据进行计算.从本文所得结果可以看出,人工神经网络是建立水资源预测模型的一种有效的方法. 展开更多
关键词 预测方法 水资源预测 人工神经网络 bp模型 变化趋势 水资源量 水资源管理
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