基于L-M优化算法的水稻螟虫预测模型及其初步应用 被引量：15

1

作者 高艳萍 于红 +2 位作者 崔新忠 姜国兴 王美妮 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期162-165,共4页

农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关,各因素之间存在相互作用,是非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性。传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢,采用Levenberg-Marqua... 农村稻区水稻螟虫发生量与多种气候因素相关,各因素之间存在相互作用,是非线性系统。神经网络能有效地描述非线性模型多输入和不确定的特性。传统的BP网络在训练时易陷入局部极小点从而导致训练时间长、收敛速度慢,采用Levenberg-Marquardt优化算法(简称L-M算法)能克服其缺点。在MATLAB中应用L-M算法对辽宁盘锦田间稻区进行水稻螟虫发生量的仿真预测,试验结果表明L-M优化算法的预测精度和收敛速度明显提高,为稻区防控虫害和精确喷药提供参考,具有实用价值。 展开更多

关键词 神经网络 l-m优化算法 预测模型 水稻螟虫

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基于L-M优化算法的猪舍氨气浓度预测模型研究 被引量：10

2

作者 谢秋菊 苏中滨 +3 位作者 刘佳荟 郑萍 马铁民 王雪 《东北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期74-79,共6页

在规模化养殖中,猪舍环境直接影响猪健康水平及生产能力。针对猪舍环境因素(包括温度、湿度、风速和氨气浓度)进行数据采集,选取具有代表性30 d数据,建立基于L-M优化算法的3-7-1三层结构的BP神经网络模型,对猪舍环氨气浓度进行预测。结... 在规模化养殖中,猪舍环境直接影响猪健康水平及生产能力。针对猪舍环境因素(包括温度、湿度、风速和氨气浓度)进行数据采集,选取具有代表性30 d数据,建立基于L-M优化算法的3-7-1三层结构的BP神经网络模型,对猪舍环氨气浓度进行预测。结果表明,预测模型经过90步达到目标误差,网络收敛速度快,效率高,预测值与实测值最大相对误差仅为1.72%,与线性预测方法相比较可提高猪舍氨气浓度预测的准确性与及时性,为猪舍环境预警及控制提供支持,也为其他行业预测模型建立提供参考。 展开更多

关键词 l-m优化算法 BP神经网络 预测模型 猪舍氨气浓度

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采用L-M优化算法的设备状态预测 被引量：5

3

作者 龙红叶 熊峰 +1 位作者 胡小梅 卢鲜亮 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2012年第3期114-118,27,共6页

设备状态预测是设备预防性维护的重要组成部分。针对传统方法处理设备状态数据的不足,采用L-M优化算法进行设备状态预测。通过原始样本数据学习和训练BP神经网络,并用测试数据进行设备状态预测,实验证明该方法不仅在误差分析精度和收敛... 设备状态预测是设备预防性维护的重要组成部分。针对传统方法处理设备状态数据的不足,采用L-M优化算法进行设备状态预测。通过原始样本数据学习和训练BP神经网络,并用测试数据进行设备状态预测,实验证明该方法不仅在误差分析精度和收敛速度方面具有优良的性能,而且还证明了该算法的有效性。 展开更多

关键词 状态预测 l-m优化算法 特性曲线 有效预测

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L-M优化算法BP网络在刀具磨损量预测中的应用 被引量：12

4

作者 关山 聂鹏 《机床与液压》 北大核心 2012年第15期22-26,共5页

在线刀具磨损量估算及其未来发展趋势预测对于指导现实生产有着十分重要的意义。提出基于L-M优化算法BP神经网络的刀具磨损量在线预测方法。对声发射信号进行小波包分解,得到32个不同频带内的信号,用于构造初始特征向量矩阵;对初始特征... 在线刀具磨损量估算及其未来发展趋势预测对于指导现实生产有着十分重要的意义。提出基于L-M优化算法BP神经网络的刀具磨损量在线预测方法。对声发射信号进行小波包分解,得到32个不同频带内的信号,用于构造初始特征向量矩阵;对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱做为刀具磨损的特征向量,利用神经网络在线预测刀具磨损量。试验结果表明:预测结果能准确地跟踪实际的刀具磨损曲线,并且L-M优化算法比其他改进算法迭代次数少,收敛速度快,精确度高。 展开更多

关键词 刀具磨损量预测 l-m优化算法 BP神经网络 小波包分解 奇异值分解

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基于BP神经网络L-M优化算法的喷液式线切割工艺参数优化 被引量：1

5

作者 滕凯 《机床与液压》 北大核心 2016年第15期137-141,146,共6页

为了解决大能量切割时常因放电极间供液不足而出现干切和断丝的现象,提出在工作液高压浇注供液方式的基础上,增添跟踪喷液辅助系统。该系统可减少或消除供液喷嘴与切割表面间的喷液流失,提高工作液的极间进入量和极间平均流动速度,进而... 为了解决大能量切割时常因放电极间供液不足而出现干切和断丝的现象,提出在工作液高压浇注供液方式的基础上,增添跟踪喷液辅助系统。该系统可减少或消除供液喷嘴与切割表面间的喷液流失,提高工作液的极间进入量和极间平均流动速度,进而改善极间放电条件。在搭建的喷液系统上进行了正交优化试验,研究了功放管数、脉冲间隔、切割厚度、脉冲宽度、运丝速度等因素对切割效率的影响,确定了线切割优化工艺参数,获得了200 mm^2/min以上切割效率。借助L-M优化算法的BP神经网络搭立了线切割加工工艺网络预测模型,预测精度较高,为跟踪喷液式高速走丝线切割机的高效切割提供了可靠的工艺参数预测模型,满足实际加工需要。 展开更多

关键词 电火花线切割 跟踪喷液 正交试验 l-m优化算法 BP神经网络

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基于L-M神经网络优化算法的池塘水色判别系统的初步建立 被引量：3

6

作者 王海英 曹晶 +2 位作者 谢骏 王广军 胡朝莹 《渔业现代化》 北大核心 2010年第5期19-21,37,共4页

为了将水产养殖水色判别传统技术经验转化为可以量化的数字技术,采用基于L-M神经网络优化算法和计算机图像处理技术的方法,建立了一个水色判别的水产养殖专家系统。通过实例预测,该系统判别误差率<1%。该系统训练后的神经网络模型,... 为了将水产养殖水色判别传统技术经验转化为可以量化的数字技术,采用基于L-M神经网络优化算法和计算机图像处理技术的方法,建立了一个水色判别的水产养殖专家系统。通过实例预测,该系统判别误差率<1%。该系统训练后的神经网络模型,能实现对养殖池塘水质的预测。系统的开发和使用对实现水产健康养殖、智能控制和计算机管理具有一定实用价值. 展开更多

关键词 水色图像 图像特征值 l-m神经网络优化算法 水质预测

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BP神经网络L—M优化算法在地下水动态预测中的应用 被引量：5

7

作者 孔萌 刘俊民 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2007年第5期48-49,共2页

根据地下水动态的时间序列数据资料,建立地下水动态模型,应用BP神经网络的L-M优化算法进行模拟和预测,并与灰色模型预测法的分析结果进行比较,得出该方法不仅简单可行,而且预测精度更高,可在地下水动态、河流水质、大气环境质量预测等... 根据地下水动态的时间序列数据资料,建立地下水动态模型,应用BP神经网络的L-M优化算法进行模拟和预测,并与灰色模型预测法的分析结果进行比较,得出该方法不仅简单可行,而且预测精度更高,可在地下水动态、河流水质、大气环境质量预测等方面广泛使用的结论。 展开更多

关键词 地下水水位 BP神经网络 l-m优化算法 灰色模型预测法

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嵌入式大气数据系统神经网络算法仿真 被引量：1

8

作者 江城 倪世宏 +2 位作者 张宗麟 王新亮 夏岩 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第9期2288-2291,共4页

针对嵌入式大气数据系统(FADS)的特点,研究了其空气动力学模型,提出了相应的神经网络算法结构,并对动压与静压神经网络计算模块进行了部分仿真。通过仿真比较了BP神经网络L-M优化算法与贝叶斯正则化算法在FADS中的应用,并通过相应的仿... 针对嵌入式大气数据系统(FADS)的特点,研究了其空气动力学模型,提出了相应的神经网络算法结构,并对动压与静压神经网络计算模块进行了部分仿真。通过仿真比较了BP神经网络L-M优化算法与贝叶斯正则化算法在FADS中的应用,并通过相应的仿真研究了不同压力点组合计算动、静压时的差异。仿真结果表明贝叶斯正则化算法的泛化能力较好,具有工程应用潜力。 展开更多

关键词 嵌入式大气数据系统 神经网络 仿真 l-m优化算法 贝叶斯正则化算法

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基于三种BP-NNs改进算法的财务预警研究 被引量：5

9

作者 李茜 唐恒书 《会计之友》 北大核心 2019年第6期55-62,共8页

危机预测研究主要涉及建模研究和指标体系构建。传统BP-NNs存在收敛速度慢、局部最优等局限。为此,文章提出基于附加动量法、共轭梯度法以及L-M优化算法的三种BP改进算法,通过对这三种方法的网络训练、仿真与回归分析结果比较,发现L-M... 危机预测研究主要涉及建模研究和指标体系构建。传统BP-NNs存在收敛速度慢、局部最优等局限。为此,文章提出基于附加动量法、共轭梯度法以及L-M优化算法的三种BP改进算法,通过对这三种方法的网络训练、仿真与回归分析结果比较,发现L-M算法收敛速度最快且误差最小。另外,创新性地将财务指标与EVA、股权结构以及管理结构等内部控制理论的非传统财务指标有效耦合,经多重指标筛选分别构建财务LM-BP模型和综合LM-BP模型进行实证检验,研究结果表明非财务指标的引入能显著提高预测精度。 展开更多

关键词 危机预测 附加动量法 共轭梯度法 l-m优化算法

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基于BP网络的高新技术产业用地适宜性评价 被引量：9

10

作者 王艳 宋振柏 吴佩林 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2008年第4期248-250,266,共4页

在分析目前用于土地适宜性评价主要方法及其存在主要问题的基础上,引入了人工神经网络理论来解决自动定权问题。根据构建的高新技术产业土地适宜性评价指标体系,应用GIS和BP神经网络的L-M优化算法对济南市高新技术产业用地适宜性进行了... 在分析目前用于土地适宜性评价主要方法及其存在主要问题的基础上,引入了人工神经网络理论来解决自动定权问题。根据构建的高新技术产业土地适宜性评价指标体系,应用GIS和BP神经网络的L-M优化算法对济南市高新技术产业用地适宜性进行了评价。结果表明:济南高新技术产业用地的土地适宜性可划分为5类,模拟结果比较理想。 展开更多

关键词 BP神经网络 l-m优化算法 高新技术产业 适宜性评价

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基于遗传BP神经网络的内圆磨削ZTA陶瓷材料去除率预测

11

作者 赵明利 仝攀攀 +1 位作者 聂立新 吕晓峰 《制造技术与机床》 北大核心 2019年第9期44-47,52,共5页

针对磨削加工中材料去除率(MRR)在线检测困难这一问题,构建材料去除率的预测模型显得尤为重要。考虑到单独运用BP神经网络不仅存在收敛速度较慢,而且容易坠入局部最优解等问题,故建立了遗传算法与BP神经网络相结合的模型来对给定的超声... 针对磨削加工中材料去除率(MRR)在线检测困难这一问题,构建材料去除率的预测模型显得尤为重要。考虑到单独运用BP神经网络不仅存在收敛速度较慢,而且容易坠入局部最优解等问题,故建立了遗传算法与BP神经网络相结合的模型来对给定的超声频率、砂轮速度、工件速度、磨削深度等工艺参数对材料去除率(MRR)进行预测。首先运用遗传算法的全局搜寻作用来对BP神经网络的最初权值以及阈值进行优化,而后运用L-M优化算法对网络进行多次训练,利用训练好的BP神经网络模型来对输出进行预测。结果表明:遗传算法与BP神经网络相结合的模型比单独使用BP神经网络模型预测效果要好,能够提高材料去除率的预测精度和收敛速度。 展开更多

关键词 材料去除率 BP神经网络 遗传算法 l-m优化算法

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神经网络方法在计算沙粒起跃初速度分布中的应用

12

作者 王等明 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期20-25,共6页

利用神经网络的自适应、自学习功能,以有限的实验数据为训练样本,建立了描述风速、粒径与沙粒起跳初速度分布函数之间映射关系的神经网络模型.利用此网络可以预测得到实验尚未给出的沙粒初速度分布函数中的拟合参数,可快捷、有效地弥补... 利用神经网络的自适应、自学习功能,以有限的实验数据为训练样本,建立了描述风速、粒径与沙粒起跳初速度分布函数之间映射关系的神经网络模型.利用此网络可以预测得到实验尚未给出的沙粒初速度分布函数中的拟合参数,可快捷、有效地弥补实验数据的不足. 展开更多

关键词 初速度分布函数 统计分析 神经网络方法 l-m优化算法

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基于计算机技术的镁合金轮毂耐蚀性预测分析 被引量：4

13

作者 张洁 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2013年第11期143-146,共4页

镁合金轮毂压铸件可能存在气孔、裂纹、变形、缩孔、缩松、冷隔、欠铸、流痕、飞边、塌陷和粘附共11类缺陷。对不同压铸缺陷的AM60B镁合金轮毂在酸雨环境和中性盐雾环境下的耐蚀性进行了测试,建立了4层结构的集成压铸缺陷的镁合金轮毂... 镁合金轮毂压铸件可能存在气孔、裂纹、变形、缩孔、缩松、冷隔、欠铸、流痕、飞边、塌陷和粘附共11类缺陷。对不同压铸缺陷的AM60B镁合金轮毂在酸雨环境和中性盐雾环境下的耐蚀性进行了测试,建立了4层结构的集成压铸缺陷的镁合金轮毂耐蚀性预测模型,并进行了预测分析。结果表明,经过L-M优化算法训练的预测模型具有较高的预测能力和精度;对镁合金轮毂耐蚀性影响最大的4类压铸缺陷依次是缩孔、缩松、气孔和裂纹。 展开更多

关键词 镁合金轮毂 耐蚀性 预测分析 压铸缺陷 l-m优化算法

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