基于人工神经网络的重力坝安全可靠度分析 被引量：7

1

作者 魏海 杨华舒 武亮 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期415-420,共6页

为了提高重力坝安全分析的可靠性,首先将影响重力坝变形的主要因素水位、气温视为随机变量,求出其概率分布特征,然后应用具有强大非线性映射能力的人工神经网络模拟了坝体变形,结合重力坝变形统计模型建立了坝体变形隐患和异常功能函数... 为了提高重力坝安全分析的可靠性,首先将影响重力坝变形的主要因素水位、气温视为随机变量,求出其概率分布特征,然后应用具有强大非线性映射能力的人工神经网络模拟了坝体变形,结合重力坝变形统计模型建立了坝体变形隐患和异常功能函数,应用可靠性理论建立了基于人工神经网络的重力坝变形可靠度及敏感性计算公式.工程实例分析结果表明:由于气温变异性较大,坝顶变形隐患概率和异常概率受气温影响较水位的影响大;坝顶变形可靠度随着库水位的增加而降低,气温对其敏感性影响较大,特别对10,5 d气温测值均值较为敏感. 展开更多

关键词 重力坝 安全可靠度 人工神经网络 变形统计模型

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因子相关性对大坝监测模型精度的影响探究 被引量：11

2

作者 许后磊 冯茂静 +1 位作者 杨阳 娄一青 《水电能源科学》 北大核心 2009年第5期77-80,共4页

介绍了逐步回归、岭回归、偏最小二乘回归、RBF神经网络、主成分RBF组合模型的基本思路与特点。以陈村大坝变形计算为例,分别建立了各种回归模型,比较了各种模型的优缺点,指出线性统计模型中偏最小二乘回归法的拟合精度及解释能力优于... 介绍了逐步回归、岭回归、偏最小二乘回归、RBF神经网络、主成分RBF组合模型的基本思路与特点。以陈村大坝变形计算为例,分别建立了各种回归模型,比较了各种模型的优缺点,指出线性统计模型中偏最小二乘回归法的拟合精度及解释能力优于逐步回归、岭回归法;RBF神经网络、主成分RBF组合模型优于线性统计模型,主成分RBF组合模型最优,拟合及预测精度最好。 展开更多

关键词 因子相关性 统计回归模型 主成分分析 RBF神经网络模型

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大坝神经网络预报模型与大坝回归预报模型的比较 被引量：11

3

作者 吴云芳 李珍照 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2003年第2期50-53,共4页

为了更好地应用BP神经网络预报模型和回归预报模型,通过实例从模型原理、模型建立和模型应用三方面对两种预报模型进行了比较。在模型应用方面,主要从因子相关性、资料系列的长短、自变量因子的不同组合等角度对两种模型的影响进行了分... 为了更好地应用BP神经网络预报模型和回归预报模型,通过实例从模型原理、模型建立和模型应用三方面对两种预报模型进行了比较。在模型应用方面,主要从因子相关性、资料系列的长短、自变量因子的不同组合等角度对两种模型的影响进行了分析。结果证明:BP模型在大坝监测值预报中是一种性能优异的模型。当需对大坝的监测数据作分解和解释时,则适宜采用统计回归模型。 展开更多

关键词 BP神经网络模型 统计回归模型 模型比较

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非参数估计方法 被引量：13

4

作者 张煜东 颜俊 +1 位作者 王水花 吴乐南 《武汉工程大学学报》 CAS 2010年第7期99-106,共8页

为了解决函数估计问题,首先讨论了传统的参数回归方法.由于传统方法需要先验知识来决定参数模型,因此不稳健,且对模型敏感.因此,引入了基于数据驱动的非参数方法,无需任何先验知识即可对未知函数进行估计.本文主要介绍最新的8种非参数... 为了解决函数估计问题,首先讨论了传统的参数回归方法.由于传统方法需要先验知识来决定参数模型,因此不稳健,且对模型敏感.因此,引入了基于数据驱动的非参数方法,无需任何先验知识即可对未知函数进行估计.本文主要介绍最新的8种非参数回归方法:核方法、局部多项式回归、正则化方法、正态均值模型、小波方法、超完备字典、前向神经网络、径向基函数网络.比较了不同的算法,给出算法之间的相关性与继承性.最后,将算法推广到高维情况,指出面临计算的维数诅咒与样本的维数诅咒两个问题.通过研究指出前者可以通过智能优化算法求解,而后者是问题固有的. 展开更多

关键词 参数统计 非参数统计 核方法 局部多项式回归 正则化方法 正态均值模型 小波 超完备字典 前向神经网络 径向基函数网络

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基于IPSO-BP神经网络的坝基扬压力预测方法研究 被引量：3

5

作者 顾浩钦 仲云飞 +2 位作者 程井 邓同春 李阳 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第2期20-24,共5页

针对坝基扬压力预测的传统BP神经网络模型初始权值和阈值随机性强、易陷入局部最优等局限,采用惯性权重动态调整的改进粒子群算法对BP网络的初始权值和阈值进行优化,建立了基于IPSO的BP神经网络坝基扬压力预测模型.通过算例验证算法的... 针对坝基扬压力预测的传统BP神经网络模型初始权值和阈值随机性强、易陷入局部最优等局限,采用惯性权重动态调整的改进粒子群算法对BP网络的初始权值和阈值进行优化,建立了基于IPSO的BP神经网络坝基扬压力预测模型.通过算例验证算法的优越性及程序的准确性,并以某大坝多年扬压力监测数据进行工程实例应用,结果表明,IPSO-BP扬压力预测模型与传统BP模型相比,拟合相关系数大,统计误差小,预测精度更高. 展开更多

关键词 扬压力 BP神经网络 改进粒子群算法 统计模型

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基于神经网络的英文机辅翻译预调序模型研究 被引量：2

6

作者 韦祥刚 赵足娥 +1 位作者 吴年利 李培隆 《现代电子技术》 北大核心 2017年第22期104-106,共3页

长距离调序由于缺少有效的描述而成为英语统计机器翻译的一大挑战。针对长距离调序的可能途径:预调序,提出了一种基于神经网络的英文机辅翻译预调序模型。该模型在线性排序框架下结合神经网络建模,可以从大量样本数据中抽取句法和语义... 长距离调序由于缺少有效的描述而成为英语统计机器翻译的一大挑战。针对长距离调序的可能途径:预调序,提出了一种基于神经网络的英文机辅翻译预调序模型。该模型在线性排序框架下结合神经网络建模,可以从大量样本数据中抽取句法和语义等有用信息,以预测不同语言的语序差异。最后在中文到英文的翻译机器和英文到中文的翻译机器上对该模型进行了实验。实验结果表明,该模型提高了系统性能,具有有效性。 展开更多

关键词 神经网络 统计机器翻译 预调序模型 长距离调序

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福建省电网中长期水文预报系统设计与开发 被引量：3

7

作者 张世钦 张俊 +1 位作者 程春田 申建建 《水电能源科学》 2008年第6期58-61,共4页

利用Java技术平台,采用双机群集数据库系统(Oracle 10g)成功设计并开发了基于Web的福建省电网中长期水文预报系统。将长期预报和中期预报分离,前者采用多种数理统计模型,以月或旬为预报时段提供未来1 a的径流预报及相关的频率预报;后者... 利用Java技术平台,采用双机群集数据库系统(Oracle 10g)成功设计并开发了基于Web的福建省电网中长期水文预报系统。将长期预报和中期预报分离,前者采用多种数理统计模型,以月或旬为预报时段提供未来1 a的径流预报及相关的频率预报;后者采用考虑城市气象预报的人工神经网络模型,以日为预报时段提供未来7 d的自动、滚动式径流预报。重点阐述了系统架构设计、业务逻辑设计、功能模块设计和程序开发过程中的关键技术问题。 展开更多

关键词 中长期水文预报 数理统计模型 人工神经网络 Java技术平台 B/S架构

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GRNN与统计模型在海堤渗压监测中的应用比较 被引量：2

8

作者 黄铭 刘俊 《水电能源科学》 北大核心 2009年第3期134-136,共3页

为掌握海堤状态量的变化规律并进行有效预测、评判,在对海堤渗压效应量和影响因素分析的基础上,给出了监测模型的影响因子基本形式,采用统计理论和广义回归神经网络(GRNN)分别建立了分析预测模型,对两种模型的建模原理、模型中影响因素... 为掌握海堤状态量的变化规律并进行有效预测、评判,在对海堤渗压效应量和影响因素分析的基础上,给出了监测模型的影响因子基本形式,采用统计理论和广义回归神经网络(GRNN)分别建立了分析预测模型,对两种模型的建模原理、模型中影响因素及模型效果等方面进行了比较,可为复杂的海堤状态的安全监控提供参考。 展开更多

关键词 海堤 渗压监测 统计模型 广义回归神经网络模型

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一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法 被引量：2

9

作者 高长生 王越欣 +1 位作者 荆武兴 胡玉东 《现代防御技术》 北大核心 2021年第1期1-7,共7页

高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法。其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网... 高超声速飞行器是近年来各国大力发展的新概念飞行器,针对其飞行运动轨迹难以进行高精度跟踪这一问题,结合神经网络强大的自适应和自学习能力,提出了一种高超声速飞行器在线反馈滤波算法。其核心是在当前统计模型的基础上,利用BP神经网络与卡尔曼滤波相结合进行滤波器设计,实现对高超声速飞行器高精度跟踪。最后通过仿真试验进行比较,验证了此在线反馈滤波算法在跟踪高超声速飞行器时的有效性。 展开更多

关键词 高超声速飞行器 轨迹跟踪 当前统计模型 卡尔曼滤波 BP神经网络

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一般非线性函数的广义统计预测模型的研究与应用 被引量：3

10

作者 狐为民 《工程爆破》 北大核心 2011年第3期1-4,8,共5页

应用微积分基本原理,对一般非线性函数进行了因子分解,得出了自变量对非线性函数值的"贡献大小"的判别方法,提出了针对一般非线性函数的"广义统计预测模型"。对黑代沟露天煤矿爆堆形态的预测表明其预测绝对准确度达... 应用微积分基本原理,对一般非线性函数进行了因子分解,得出了自变量对非线性函数值的"贡献大小"的判别方法,提出了针对一般非线性函数的"广义统计预测模型"。对黑代沟露天煤矿爆堆形态的预测表明其预测绝对准确度达到95%以上,与同期使用神经网络预测结果进行的对比分析表明,"广义统计预测模型"准确度远远高于神经网络预测模型。 展开更多

关键词 非线性函数 预测模型 统计学 神经网络

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大坝安全监测量的组合预测模型研究 被引量：3

11

作者 于鹏 顾冲时 方海挺 《黑龙江水专学报》 2005年第4期7-9,共3页

鉴于传统数学模型和神经网络等预测模型在大坝安全监测领域应用中存在预测精度不高的问题,分析探讨了BP神经网络模型和统计预测模型的各自建立方法,在此基础上提出了一种新的组合预测模型,结合实测数据对此组合预测模型进行了检验。通... 鉴于传统数学模型和神经网络等预测模型在大坝安全监测领域应用中存在预测精度不高的问题,分析探讨了BP神经网络模型和统计预测模型的各自建立方法,在此基础上提出了一种新的组合预测模型,结合实测数据对此组合预测模型进行了检验。通过实例表明,该组合预测模型不仅很好地克服了BP神经网络模型和线性回归模型的缺陷,亦提高了预测精度,在大坝安全监测量预测中具有较强的实用性。 展开更多

关键词 大坝安全监测 神经网络 统计模型 预测模型

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基于神经网络模型的纳税评估及实证研究 被引量：1

12

作者 陈凯明 邬春学 高丽萍 《信息技术》 2015年第11期49-54,共6页

提出一种基于神经网络模型的企业纳税状态评估的操作方法,并以上海市某区木制家具制造企业纳税状态为例进行实证研究。首先,对数据进行筛选并对用于建模的数据采用自组织特征映射网络进行聚类,将其合理分为三组样本:训练样本、检验样本... 提出一种基于神经网络模型的企业纳税状态评估的操作方法,并以上海市某区木制家具制造企业纳税状态为例进行实证研究。首先,对数据进行筛选并对用于建模的数据采用自组织特征映射网络进行聚类,将其合理分为三组样本:训练样本、检验样本和测试样本。其次,同时使用训练样本和检验样本数据建立神经网络模型,并用测试样本对模型性能进行分析。最后,同时建立三种传统统计模型作为对比。分析发现,采用文中的方法建立的神经网络模型是可靠的,对企业纳税状态的识别更加准确,尤其是对非诚实纳税企业的识别风险度更低,神经网络模型具有很好的泛化能力。 展开更多

关键词 纳税评估 样本合理分组 神经网络模型 传统统计模型 实证研究

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小波神经网络在大坝变形预报中的应用 被引量：2

13

作者 邵楠 于中伟 《城市勘测》 2018年第4期156-157,163,共3页

大坝变形统计模型以回归模型为主,建立变形量与自变量间的线性关系。神经网络变形预报模型可以反映监测量与效应量间的非线性关系,建立准确的变形预测模型。建立基于逐步回归模型和小波神经网络的大坝变形预报模型,通过对比两种模型,验... 大坝变形统计模型以回归模型为主,建立变形量与自变量间的线性关系。神经网络变形预报模型可以反映监测量与效应量间的非线性关系,建立准确的变形预测模型。建立基于逐步回归模型和小波神经网络的大坝变形预报模型,通过对比两种模型,验证了相比逐步回归,小波神经网络模型在拟合和预测上均有着更好的表现。 展开更多

关键词 大坝变形预报 统计模型 小波神经网络

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飞来峡大坝变形性态分析与预报模型研究

14

作者 伍元 阳武 郑民 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2004年第10期53-55,共3页

　通过对飞来峡大坝的水平位移进行分析,建立相应的统计模型,并通过统计模型与BP神经网络模型进行比较,建立相应的预报模型,为飞来峡大坝的安全监测提供依据.通过分析比较得到结论:飞来峡大坝目前变形性态正常,水平位移年变幅主要受温... 　通过对飞来峡大坝的水平位移进行分析,建立相应的统计模型,并通过统计模型与BP神经网络模型进行比较,建立相应的预报模型,为飞来峡大坝的安全监测提供依据.通过分析比较得到结论:飞来峡大坝目前变形性态正常,水平位移年变幅主要受温度荷载的影响,BP神经网络模型虽然拟合精度较统计模型高,但是其预测能力并不优于统计模型,而且统计模型能对监测数据作分解和成因解释,所以采用统计模型对飞来峡大坝建立了预测模型. 展开更多

关键词 飞来峡大坝 水平位移 统计模型 BP模型 预测模型

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神经网络的单滤波器目标跟踪算法

15

作者 阮怀林 王树亮 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第10期107-110,共4页

当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法。但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高。为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖... 当前统计模型及其自适应滤波(CSMAF)算法是机动目标跟踪中的一种有效方法。但该方法对目标机动加速度极限值有依赖,并且对弱机动目标跟踪的精度不高。为解决这一问题,利用一种改进的加速度方差自适应调整公式克服了对加速度极限值的依赖,同时利用神经网络对滤波参数信息进行融合,自适应调整过程噪声。仿真结果表明,该方法有很好的机动适应性,对目标的跟踪精度较高。 展开更多

关键词 自适应滤波 当前统计模型 机动目标 神经网络

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多元统计分析绘图系统PPCH3.2

16

作者 钱建设 杜肖琳 《测井技术》 CAS CSCD 北大核心 2000年第4期295-299,共5页

该软件系统为资料研究、实验数据统计分析和相关图形绘制而开发的。分析模型种类齐全 :回归分析、聚类分析、判别分析、神经网络等共 14类 5 6种 ,包括大部分常用多元统计分析方法。可绘制彩色 X- Y交会图、三维散点图、曲面图、等值图... 该软件系统为资料研究、实验数据统计分析和相关图形绘制而开发的。分析模型种类齐全 :回归分析、聚类分析、判别分析、神经网络等共 14类 5 6种 ,包括大部分常用多元统计分析方法。可绘制彩色 X- Y交会图、三维散点图、曲面图、等值图、误差分析图、直方图、扇状图、三角图等各种分析图形 ,具备灵活完善的计算 /绘图参数设置和图形编辑功能、丰富的辅助计算和绘图工具。能从各种数据文件读取数据 ,进行标准化、变换、筛选等预处理。具有良好的人机界面 :输入容错能力强、自动适应数据、操作简单、中文界面、全中文 HTML格式在线帮助。有多项实用的独有功能 ,在实际应用中取得较好效果。 展开更多

关键词 多元统计分析 模型 绘图系统 测井解释 软件

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神经网络与领域知识结合的纳税评估预警模型 被引量：7

17

作者 徐戎 王文杰 周四新 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期122-125,共4页

纳税评估是一项重要而复杂的工作。针对目前尚无十分有效的纳税评估预警模型的情况,提出了将神经网络和领域知识结合建立纳税评估预警模型的方法,利用基于神经网络的方法选出有涉税疑点的企业,在领域知识的指导下结合统计分析方法,解决... 纳税评估是一项重要而复杂的工作。针对目前尚无十分有效的纳税评估预警模型的情况,提出了将神经网络和领域知识结合建立纳税评估预警模型的方法,利用基于神经网络的方法选出有涉税疑点的企业,在领域知识的指导下结合统计分析方法,解决了预警模型无疑点指向性的问题。通过建立行业的纳税评估预警模型,并进行验证分析,表明该方法是可行的。 展开更多

关键词 神经网络 预警模型 统计分析 纳税评估

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面板堆石坝的渗流监测模型研究 被引量：4

18

作者 张海龙 殷建峰 +2 位作者 颜蔚 仇建春 周明明 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期24-28,共5页

面板堆石坝的渗流影响因素复杂,从显函数及隐函数的角度,分别建立了面板堆石坝渗流统计模型及基于小波神经网络的面板堆石坝渗流监控模型.在两者模型基础上,基于最大熵理论,融合两个模型的优势,建立了组合式的面板堆石坝渗流监控模型.最... 面板堆石坝的渗流影响因素复杂,从显函数及隐函数的角度,分别建立了面板堆石坝渗流统计模型及基于小波神经网络的面板堆石坝渗流监控模型.在两者模型基础上,基于最大熵理论,融合两个模型的优势,建立了组合式的面板堆石坝渗流监控模型.最后,以某面板堆石坝为例,将建立的渗流监控模型应用于渗流监测及预报中,结果证明所建模型有着较好的精度,组合模型能够发挥两模型的优势,有着最优的精度,这可为同类工程的渗流监测研究提供借鉴. 展开更多

关键词 面板堆石坝 渗流监测 统计模型 小波神经网络 最大熵理论

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基于主成分分析的合理库存神经网络模型 被引量：1

19

作者 张北平 《物流技术》 2006年第3期112-114,共3页

从影响合理库存的诸多因素中,利用数理统计思想,找出几个主要指标,通过建立神经网络模型,进行模拟仿真,寻求一种解决这个问题的有效方法。

关键词 合理库存 数理统计 神经网络 模型

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基于误差模型的权重二值神经网络近似加速 被引量：1

20

作者 朱新忠 程利甫 +2 位作者 吴有余 林闽佳 胡汝豪 《上海航天（中英文）》 CSCD 2021年第4期25-30,共6页

针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法。在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效。... 针对智能识别系统精确度和硬件复杂度之间的均衡设计问题,提出了一种基于误差统计模型的权重二值神经网络近似加速方法。在提出了一种获得高精度轻量神经网络的权重二值化处理算法基础上,引入近似加法器、消除乘法器以进一步提高能效。最终提出了一种系统级误差统计模型用于系统评估和优化设计,该设计能够分析和预测权重二值神经网络近似加速系统的最终精度。结果表明:该模型可以准确地预测系统精度,与仿真结果对比,相对误差在2.05%~3.07%。该模型预测用于指导相应软硬件的设计优化,可大幅提高设计的迭代速度。 展开更多

关键词 近似计算 近似加法器 高能效计算 统计误差模型 权重二值化神经网络

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