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基于L-M优化算法的BP神经网络的作物需水量预测模型被引量：50: 1; 作者张兵袁寿其 +2 位作者成立袁建平从小青《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期73-76,共4页; 应用L-M优化算法BP神经网络,通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100d气象数据为输入、作物需水量为输出... 展开更多; 关键词 BP神经网络作物需水量 l—m优化算法预测模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于L-M优化算法的喷头射程神经网络预测模型被引量：12: 2; 作者王波雷马孝义郝晶晶《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期36-40,35,共6页; 喷头射程受较多因素影响,各因素之间相互作用,是一个复杂的非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特征。采用Levengerg-Marquardt优化算法对神经网络进行了改进,对获得的数据进行训练,建立了喷头射程预测中喷嘴... 展开更多; 关键词喷头射程预测神经网络 l—m优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于L-M神经网络的道路交通噪声预测研究被引量：7: 3; 作者尹志宇《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期84-87,共4页; 神经网络具有很强的预测功能。根据石家庄公路交通噪声的实测数据,利用L-M优化算法的多层神经网络预测模型进行道路交通噪声的预测,经检验,计算值与实测值接近,预测精度令人满意。; 关键词神经网络交通噪声预测 l—m优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

软测量技术在铁矿石表面温度检测中的应用被引量：1: 4; 作者李绍铭章家岩 +1 位作者谢富春纪萍《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期844-847,共4页; 针对进行熔滴试验来分析铁矿石的高温性能中铁矿石表面温度很难直接获得的困难,提出了运用软测量技术实现在线检测铁矿石的表面温度,以取代原有的拉格朗日插值法进行表面温度离线估算。该方法采用L-M优化算法,通过建立神经网络软测量模... 展开更多; 关键词软测量技术 BP神经网络 l—m优化算法贝叶斯正则化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于L-M优化算法的BP神经网络的作物需水量预测模型被引量：50: 1; 作者张兵袁寿其成立袁建平从小青; 机构江苏大学流体机械工程技术研究中心; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期73-76,共4页; 基金国家863项目(2004AA2Z4010); 文摘应用L-M优化算法BP神经网络,通过多维气象数据(太阳辐射、空气温度、湿度)与作物需水量的相关分析,来确定网络的拓扑结构,建立作物需水量的人工神经网络模型。用美国田纳西州大学高原实验室所测的100d气象数据为输入、作物需水量为输出来训练建立好的BP神经网络,仿真表明该神经网络能很好地解决需水量多影响因素之间的不确定性和非线性,模型的预测精度较高,同时通过一组非样本天气环境参数和作物需水量来验证该神经网络,也得到了较好的预测结果,能够满足灌溉的精度要求。; 关键词 BP神经网络作物需水量 l—m优化算法预测模型; Keywords BP neural network crop water requirements l-m optimization algorithm prediction model; 分类号 S274.1 [农业科学—农业水土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于L-M优化算法的喷头射程神经网络预测模型被引量：12: 2; 作者王波雷马孝义郝晶晶; 机构西北农林科技大学水利与建筑工程学院; 出处《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期36-40,35,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(项目编号:50479052) 国家科技支撑计划项目(项目编号:2006BAD11B04) 西北农林科技大学青年学术骨干计划资助项目; 文摘喷头射程受较多因素影响,各因素之间相互作用,是一个复杂的非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特征。采用Levengerg-Marquardt优化算法对神经网络进行了改进,对获得的数据进行训练,建立了喷头射程预测中喷嘴仰角、喷嘴直径和工作压力的映射网络模型,并模拟分析了喷头射程与其影响因素之间的变化规律。结果表明,用基于L-M算法的人工神经网络预测喷头射程时,不需要建立具体的模型,设计方便、运算迅速、仿真性强、精确度高。; 关键词喷头射程预测神经网络 l—m优化算法; Keywords Nozzle range, Prediction, Artificial neural network, l - m optimal algorithm; 分类号 S275.5 [农业科学—农业水土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于L-M神经网络的道路交通噪声预测研究被引量：7: 3; 作者尹志宇; 机构河北师范大学物理科学与信息工程学院; 出处《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期84-87,共4页; 基金河北省教育厅自然科学基金(z2008447) 河北师范大学青年基金(L2007Q13); 文摘神经网络具有很强的预测功能。根据石家庄公路交通噪声的实测数据,利用L-M优化算法的多层神经网络预测模型进行道路交通噪声的预测,经检验,计算值与实测值接近,预测精度令人满意。; 关键词神经网络交通噪声预测 l—m优化算法; Keywords Neural network Traffic noise prediction l- m optimizing algorithm; 分类号 X839.1 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名软测量技术在铁矿石表面温度检测中的应用被引量：1: 4; 作者李绍铭章家岩谢富春纪萍; 机构安徽工业大学电气信息学院; 出处《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期844-847,共4页; 基金安徽省教育厅自然科学基金资助项目(KJ2007A109ZC KJ2008B043) 山东省教育厅基金资助项目(J07yj05); 文摘针对进行熔滴试验来分析铁矿石的高温性能中铁矿石表面温度很难直接获得的困难,提出了运用软测量技术实现在线检测铁矿石的表面温度,以取代原有的拉格朗日插值法进行表面温度离线估算。该方法采用L-M优化算法,通过建立神经网络软测量模型,并结合神经网络的离线学习,建立输入变量和目标变量的对应关系,实现试样试验中铁矿石表面温度的在线检测。仿真结果和对比实验比较结果均表明该方法是合理可行的。; 关键词软测量技术 BP神经网络 l—m优化算法贝叶斯正则化; Keywords soft sensor BP neutral network l-m optimum algorithm Bayesian regularization; 分类号 TH811 [机械工程—精密仪器及机械]; 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L-M优化算法的BP神经网络的作物需水量预测模型	张兵袁寿其成立袁建平从小青	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	50	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于L-M优化算法的喷头射程神经网络预测模型	王波雷马孝义郝晶晶	《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于L-M神经网络的道路交通噪声预测研究	尹志宇	《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心	2009	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	软测量技术在铁矿石表面温度检测中的应用	李绍铭章家岩谢富春纪萍	《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	1	在线阅读下载PDF 职称材料