基于改进BP网络8/6极SRM非线性建模的研究 被引量：1

1

作者 肖丽 孙鹤旭 高峰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第4期718-722,共5页

针对开关磁阻电机(SRM)磁化曲线高度饱和、非线性的特点,提出一种基于改进的BP神经网络建立开关磁阻电机模型的方法。该方法构造了一个将连接权值变为参数可调函数的BP神经网络。通过分析开关磁阻电机磁链与转矩特性获得神经网络的训练... 针对开关磁阻电机(SRM)磁化曲线高度饱和、非线性的特点,提出一种基于改进的BP神经网络建立开关磁阻电机模型的方法。该方法构造了一个将连接权值变为参数可调函数的BP神经网络。通过分析开关磁阻电机磁链与转矩特性获得神经网络的训练样本,经过训练,实现开关磁阻电机非线性建模,并在Matlab/Simulink中建立开关磁阻电机控制系统(SRD)仿真模型。仿真与实验结果的对比,证明了此建模方法可行。与传统BP神经网络建模相比,该方法节约了计算时间,具有很强的泛化能力和较高精度,有效地提高了收敛速度。 展开更多

关键词 改进bp神经网络 非线性建模 开关磁阻电机

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基于Rayleigh-BP模型的压电驱动系统迟滞建模与前馈控制 被引量：2

2

作者 张萌 范鹏举 +1 位作者 王俊璞 刘时成 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1597-1605,共9页

针对可调谐半导体激光器压电驱动系统的迟滞非线性,提出了一种基于Rayleigh-BP模型的建模及控制方法。利用空间扩展法建立了Rayleigh-BP率相关迟滞模型,该模型实现了对压电驱动系统的率相关迟滞非线性的精准预测;利用逆向算法求解了Rayl... 针对可调谐半导体激光器压电驱动系统的迟滞非线性,提出了一种基于Rayleigh-BP模型的建模及控制方法。利用空间扩展法建立了Rayleigh-BP率相关迟滞模型,该模型实现了对压电驱动系统的率相关迟滞非线性的精准预测;利用逆向算法求解了Rayleigh模型的逆模型,并将该模型与BP神经网络结合,设计了前馈控制器对系统进行补偿;对前馈控制方法进行了仿真与实验验证。结果表明,建立的Rayleigh-BP模型具有较高的精度,在10 Hz时均方根误差仅为0.0469μm。前馈控制方法可以明显提高系统输出的线性度,在40 Hz时仿真结果均方根误差为0.0274μm,线性相关系数R 2为0.99992;在30 Hz时实验结果均方根误差为0.0506μm,线性相关系数R 2达到了0.99955,极大降低了迟滞现象。 展开更多

关键词 迟滞非线性 Rayleigh模型 反向传播(bp)神经网络 前馈控制

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BP神经网络-灰色系统联合模型预测软基沉降量 被引量：54

3

作者 彭涛 杨岸英 +1 位作者 梁杏 袁琴 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期1810-1814,共5页

目前软基沉降预测多采用指数曲线和双曲线延伸法,其结果不够理想,神经网络在此方面的运用也存在一定的局限,虽然GM(1,1)模型在软基沉降预测领域已得到运用,但在已有的案例中所使用的等时距模型都没有明确说明所采用的插值方法。以深圳... 目前软基沉降预测多采用指数曲线和双曲线延伸法,其结果不够理想,神经网络在此方面的运用也存在一定的局限,虽然GM(1,1)模型在软基沉降预测领域已得到运用,但在已有的案例中所使用的等时距模型都没有明确说明所采用的插值方法。以深圳湾西部通道填海软基沉降预测分析为例,建立BP神经网络-灰色系统联合模型来探讨解决这一问题的方法。采用BP神经网络逼近非线性插值方法构建等时距时间序列数据,在此基础上建立沉降变形时间序列的GM模型,并建立相应的时间响应函数,预测沉降量。计算实例表明,该模型短期沉降预测结果比较准确,其最终沉降预测结果具有一定的工程参考价值。 展开更多

关键词 软基 bp神经网络 非线性插值 GM(1 1)模型 沉降预测

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基于BP神经网络的水轮机调节系统非线性模型及仿真计算 被引量：4

4

作者 陈涛 陈启卷 +1 位作者 李俊益 谢进 《水电能源科学》 北大核心 2014年第6期131-133,152,共4页

针对水轮机调节系统仿真中采用线性水轮机模型时仿真结果与实际运行有一定偏差或采用基于插值非线性模型时插值难以保证处处连续并导致压力环迭代不收敛的问题,先利用BP神经网络对水轮机运行数据进行延拓和训练,以获取连续光滑的流量和... 针对水轮机调节系统仿真中采用线性水轮机模型时仿真结果与实际运行有一定偏差或采用基于插值非线性模型时插值难以保证处处连续并导致压力环迭代不收敛的问题,先利用BP神经网络对水轮机运行数据进行延拓和训练,以获取连续光滑的流量和力矩空间曲面供压力迭代计算使用,再结合特征线算法合理选取边界条件,最终建立起完整的调节系统高精度非线性模型。仿真结果表明,该模型具有相当高的精度,仿真效果与预期一致。 展开更多

关键词 水轮机 调节系统 bp神经网络 非线性模型 仿真

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基于改进BP网络的日径流预报模型研究 被引量：7

5

作者 张俊 程春田 +1 位作者 杨斌斌 廖胜利 《水电能源科学》 2008年第6期14-16,共3页

针对常规BP算法收敛速度慢和难以获得全局最优的不足,将网络误差函数的改变量引入权值和偏移值的调整,采用自适应学习速率和自适应动量因子调整策略,建立了基于多层感知器神经网络(MLP—ANN)的水文预报模型。采用自相关函数(ACF)和交叉... 针对常规BP算法收敛速度慢和难以获得全局最优的不足,将网络误差函数的改变量引入权值和偏移值的调整,采用自适应学习速率和自适应动量因子调整策略,建立了基于多层感知器神经网络(MLP—ANN)的水文预报模型。采用自相关函数(ACF)和交叉相关函数(CCF)确定网络输入因子并使用试错法优化网络结构。以湖南省双牌水库日入库流量预测为应用实例,并将模拟结果与常规BP网络模型和新安江模型进行对比分析。结果表明,改进模型收敛速度快、预报精度高。 展开更多

关键词 降雨一径流模拟 bp神经网络 自适应算法 新安江模型 非线性系统模拟

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BP模型在单木树高与胸径生长模拟中的应用 被引量：23

6

作者 李际平 姚东和 《中南林学院学报》 CSCD 1996年第3期34-36,共3页

简介了人工神经网络及其使用方法，建立了单木树高与胸径生长的三层前馈反向传播种经网络模型（即ＢＰ模型），并对单木树高、胸径生长的ＢＰ模型与Ｒｉｃｈａｒｄｓ函数进行了比较．

关键词 神经网络 bp模型 生长模拟 胸径 树高

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BP神经网络非线性组合预测模型在海洋冰情预测中的应用 被引量：9

7

作者 张愉 谢飞 金菊良 《运筹与管理》 CSCD 2006年第3期99-102,113,共5页

针对海洋冰情灾害的非线性复杂问题,目前已提出了多种模型对其进行预测。在此基础上,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出用基于BP神经网络的非线性组合预测(NN-NLCF)模型来预测海洋冰情灾害。结果表明,NN-NLCF模型与海洋冰... 针对海洋冰情灾害的非线性复杂问题,目前已提出了多种模型对其进行预测。在此基础上,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出用基于BP神经网络的非线性组合预测(NN-NLCF)模型来预测海洋冰情灾害。结果表明,NN-NLCF模型与海洋冰情的非线性特性相契合,它综合利用了参与组合的多种预测模型的有效信息,因而能更客观地反映海洋冰情的发展趋势,预测结果更为稳健、精度更高,在其它自然灾害时序预测中具有一定的推广应用价值。 展开更多

关键词 安全工程 海洋冰情灾害组合预测模型 bp神经网络 非线性

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改进型BP神经网络的非线性多模型自适应控制 被引量：3

8

作者 王素珍 刘建锋 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2021年第8期1-5,共5页

针对一类参数未知的非线性离散系统,提出一种基于改进型BP神经网络的多模型控制方法。首先将非线性系统表示为线性部分和非线性部分。当非线性部分对系统影响较小时,则直接采用基于固定模型和自适应模型而设计的鲁棒控制器对系统进行控... 针对一类参数未知的非线性离散系统,提出一种基于改进型BP神经网络的多模型控制方法。首先将非线性系统表示为线性部分和非线性部分。当非线性部分对系统影响较小时,则直接采用基于固定模型和自适应模型而设计的鲁棒控制器对系统进行控制;而当非线性部分对系统影响较大时,则采用基于改进的BP神经网络的自适应控制。其次,利用切换准则对控制输入进行平滑切换并给出了稳定性证明。最后,仿真结果表明所提方法能提高系统控制品质、减少控制信号的振荡。 展开更多

关键词 多模型控制 非线性 改进型bp神经网络 系统辨识模型

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基于BP神经网络的高精度陀螺恒流源补偿方法 被引量：1

9

作者 王健康 王雪涛 +2 位作者 严嵘 陈斌 王春元 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2015年第6期47-51,57,共6页

为了提高陀螺恒流源精度,提出一种基于BP神经网络的陀螺恒流源补偿方法.采用BP神经网络训练恒流源控制指令与恒流源输出之间的非线性映射稳态模型,以实时估计恒流源输出偏差.设计恒流源控制指令补偿判据,当输出偏差超出设定裕度时,按比... 为了提高陀螺恒流源精度,提出一种基于BP神经网络的陀螺恒流源补偿方法.采用BP神经网络训练恒流源控制指令与恒流源输出之间的非线性映射稳态模型,以实时估计恒流源输出偏差.设计恒流源控制指令补偿判据,当输出偏差超出设定裕度时,按比例对恒流源控制指令值进行实时补偿,使得恒流源输出更接近控制目标值,以实现更优的精度.通过实物在回路仿真验证了上述方案的有效性,并通过与传统对控制指令进行分段线性标定方法相比较,显示了上述方案的恒流控制优势. 展开更多

关键词 陀螺 恒流源 bp神经网络 非线性模型 标定方法

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基于ISCA-BP算法的天然气水合物预测模型 被引量：2

10

作者 李恩 刘云 +1 位作者 吴森林 廖锐全 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期62-67,共6页

为了建立更加准确、稳定的天然气水合物预测模型,利用改进正余弦算法优化神经网络,在正余弦算法(SCA)位置变化中加入非线性权重,对个体位置进行修正,提高算法收敛精度;融入Levy飞行改进SCA算法,强化局部搜索能力;将改进的正余弦算法用... 为了建立更加准确、稳定的天然气水合物预测模型,利用改进正余弦算法优化神经网络,在正余弦算法(SCA)位置变化中加入非线性权重,对个体位置进行修正,提高算法收敛精度;融入Levy飞行改进SCA算法,强化局部搜索能力;将改进的正余弦算法用于BP神经网络参数优化,搭建ISCA-BP天然气水合物预测模型。与传统的热力学模型和BP模型模拟结果进行了对比,并且将该模型应用到气田现场测试。结果表明,ISCA-BP模型预测结果绝对相对误差为1.990%,平均绝对相对误差仅为0.339%,与其他热力学模型和BP模型相比,误差最小,预测结果精度高,稳定性好。在酸性体系和含醇盐体系中,都具有更准确的表现。ISCA-BP模型现场应用效果良好,可为抑制剂注入量的确定和现场安全运行策略的制定提供理论依据。 展开更多

关键词 天然气水合物 ISCA-bp神经网络 非线性权重 正余弦算法 相平衡 智能模型

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基于BA-BP开关磁阻电机电流分段建模研究 被引量：3

11

作者 周磊 张杰 《中国农机化学报》 2016年第8期136-138,154,共4页

提出一种基于蝙蝠算法(BA)优化BP神经网络的方法,将该方法用于建立开关磁阻电机(SRM)的电流模型。针对BP神经网络存在的易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点,利用BA算法快速寻优能力优化BP神经网络的初始阈值和权值,提高BP神经网络SRM建... 提出一种基于蝙蝠算法(BA)优化BP神经网络的方法,将该方法用于建立开关磁阻电机(SRM)的电流模型。针对BP神经网络存在的易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点,利用BA算法快速寻优能力优化BP神经网络的初始阈值和权值,提高BP神经网络SRM建模精度。同时采用分段拟合法进一步提高建模精度。结果表明,基于BA优化后的BP神经网络具较高的建模精度,而采用的分段拟合建模法可进一步提高建模精度。 展开更多

关键词 蝙蝠算法 bp神经网络 分段拟合法 开关磁阻电机 电流模型

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基于多元非线性回归和BP神经网络的长春花形态指标生长模型的比较 被引量：3

12

作者 刘盈 赵方 《上海农业学报》 2019年第6期64-71,共8页

为了顺应发展智慧苗圃、科学培育植物的趋势,借助物联网实现花卉培育智能化,科学地分析了长春花外观品质与生长发育时间和环境因子的关系,通过多元非线性回归和BP神经网络两种方法分别拟合生长模型。比较两种模型的拟合效果和预测能力显... 为了顺应发展智慧苗圃、科学培育植物的趋势,借助物联网实现花卉培育智能化,科学地分析了长春花外观品质与生长发育时间和环境因子的关系,通过多元非线性回归和BP神经网络两种方法分别拟合生长模型。比较两种模型的拟合效果和预测能力显示:多元非线性回归拟合的回归估计标准误差为0.456—12.090,BP神经网络拟合的回归估计标准误差为0.0331-1.4857。BP神经网络拟合效果更好,预测精度更高,能够更好展示长春花生长周期内的生长规律,为预测长势提供可靠的依据,也为智慧苗圃中长春花外观品质的提升提供了有力的决策支持。 展开更多

关键词 智慧苗圃 长春花外观品质 生长模型 多元非线性回归 bp神经网络

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冀北山地杨桦次生混交林地位指数模型构建

13

作者 董自华 李大勇 +3 位作者 梁宇 梁媛娜 王冬至 刘强 《林草资源研究》 北大核心 2024年第3期70-78,共9页

在多树种、结构复杂的阔叶混交林中,如何基于优势木胸径构建高精度地位指数模型是混交林立地质量评价中亟待解决的科学问题。以河北省木兰围场山杨与白桦阔叶混交林为研究对象,基于70块标准地调查数据(每块标准地面积为0.06 hm^(2)),利... 在多树种、结构复杂的阔叶混交林中,如何基于优势木胸径构建高精度地位指数模型是混交林立地质量评价中亟待解决的科学问题。以河北省木兰围场山杨与白桦阔叶混交林为研究对象,基于70块标准地调查数据(每块标准地面积为0.06 hm^(2)),利用非线性最小二乘法、BP神经网络、非线性混合效应3种参数估计方法分别构建山杨与白桦阔叶混交林地位指数模型,采用均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均偏差百分比(MPB)、决定系数(R^(2))、调整后的决定系数(R^(2)_(adj))、Akaike信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)和负2倍对数似然值(-2LL),比较不同参数估计方法对模型预测精度的影响。结果表明:1)在5个候选方程中,以优势木胸径为自变量的Logistic方程是山杨与白桦阔叶混交林的最优地位指数基础模型,其模型的MSE、RMSE、MPB、R^(2)、R^(2)_(adj)分别为9.0717、2.2696、11.9729、0.5838、0.5699;2)与非线性最小二乘和BP神经网络相比,基于非线性混合效应构建的山杨与白桦阔叶混交林地位指数模型具有更高的预测精度,其模型的MSE、RMSE、MPB、R^(2)、R^(2)_(adj)分别为5.4774、1.7794、9.1614、0.7828、0.7617。以优势木胸径为自变量构建的地位指数模型可用于评价混交林立地质量。 展开更多

关键词 地位指数 bp神经网络 非线性混合效应模型 阔叶混交林

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城市需水量预测方法比较 被引量：8

14

作者 刘春成 曾智 +3 位作者 庞颖 陆红飞 白芳芳 高峰 《水资源保护》 CAS CSCD 2015年第6期179-183,共5页

为了提高城市需水量预测的精度,基于北京市2000—2011年的实际用水量数据,对比分析了BP神经网络预测模型、灰色GM(1,1)模型、非线性趋势模型和灰色-神经-趋势组合预测模型及其基于马尔科夫修正的各单项模型需水量预测结果。结果表明:组... 为了提高城市需水量预测的精度,基于北京市2000—2011年的实际用水量数据,对比分析了BP神经网络预测模型、灰色GM(1,1)模型、非线性趋势模型和灰色-神经-趋势组合预测模型及其基于马尔科夫修正的各单项模型需水量预测结果。结果表明:组合预测模型优于各单项模型,基于马尔科夫修正的各模型优于各未修正预测模型。基于马尔科夫修正的灰色-神经-趋势组合预测模型预测精度最高、效果最好。 展开更多

关键词 城市需水量 需水量预测 bp神经网络 灰色模型 非线性趋势模型 灰色-神经-趋势组合预测模型 马尔科夫修正模型 预测精度

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人工神经网络在测井解释中的应用 被引量：28

15

作者 刘争平 何永富 《地球物理学报》 SCIE EI CSCD 北大核心 1995年第A01期323-330,共8页

定量储层参数计算和定性岩性类型识别是测井解释的主要地质目的．应用人工神经网络计算方法，解释了多个油区的６０多口井的测井资料．结果表明，该计算方法不仅可以克服以上两类问题在传统测井解释方法中所遇到的高度复杂非线性建模困... 定量储层参数计算和定性岩性类型识别是测井解释的主要地质目的．应用人工神经网络计算方法，解释了多个油区的６０多口井的测井资料．结果表明，该计算方法不仅可以克服以上两类问题在传统测井解释方法中所遇到的高度复杂非线性建模困难，而且还可以高度统一地处理这两类问题，极大地简化了解释中的数学手段． 展开更多

关键词 测井 神经网络 非线性 bp模型

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3种标准树高曲线建立方法的比较 被引量：10

16

作者 董云飞 孙玉军 许昊 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2015年第11期82-90,共9页

【目的】比较3种标准树高曲线建立方法的优劣,为选择适宜的标准树高曲线建立方法提供依据。【方法】以福建省将乐县国有林场29块杉木人工林实测数据为依据,采用传统非线性模型、BP神经网络模型、非线性混合模型分别建立杉木标准树高曲... 【目的】比较3种标准树高曲线建立方法的优劣,为选择适宜的标准树高曲线建立方法提供依据。【方法】以福建省将乐县国有林场29块杉木人工林实测数据为依据,采用传统非线性模型、BP神经网络模型、非线性混合模型分别建立杉木标准树高曲线模型,以决定系数R2、均方根误差RMSE以及平均绝对残差|珚E|作为模型评价和检验指标,对比分析三者的拟合效果。【结果】从拟合精度来看,非线性混合模型、BP神经网络模型、传统模型的决定系数分别为0.916 1,0.904 8和0.889 7,RMSE分别为1.652 9,1.761 2和1.895 4,|珚E|分别为1.205 9,1.291 7和1.400 1;从预测精度来看,三者的决定系数分别为0.941 5,0.935 2和0.918 3,RMSE分别为1.361 8,1.432 2和1.609 0,|珚E|分别为0.989 8,1.030 5和1.142 8。【结论】3种方法均能较好地模拟杉木树高的生长,BP神经网络模型与非线性混合模型的拟合精度和预测能力均较传统的非线性模型好,但非线性混合模型略优于BP神经网络模型。 展开更多

关键词 杉木 标准树高曲线 传统非线性模型 bp神经网络 非线性混合模型

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设备故障趋势预测的分析与应用 被引量：11

17

作者 续媛君 潘宏侠 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 2006年第4期305-308,共4页

研究了设备故障趋势的预测方法,介绍了非线性自回归模型,提出将BP神经网络与非线性自回归模型相结合,针对实验室JZQ250型齿轮箱的测试系统建立了基于振动信号的神经网络预测模型。采用MATLAB软件中自带的神经网络工具箱,利用模块化的编... 研究了设备故障趋势的预测方法,介绍了非线性自回归模型,提出将BP神经网络与非线性自回归模型相结合,针对实验室JZQ250型齿轮箱的测试系统建立了基于振动信号的神经网络预测模型。采用MATLAB软件中自带的神经网络工具箱,利用模块化的编程思想,编程实现了神经网络预测模型,并利用实验室数据的峭度指标进行了实验。首先给出网络的输入及对应的目标输出,然后经过训练获得网络的权值和阈值,最终构建齿轮箱故障趋势的预测神经网络,用来预测齿轮箱的故障趋势。结果表明,该模型能够有效地短期预测齿轮箱的典型故障,可以用于齿轮箱的故障诊断。 展开更多

关键词 预测 bp神经网络 建模 非线性自回归 故障诊断 齿轮箱

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基于Hammerstein-Wiener模型的连续搅拌反应釜神经网络预测控制 被引量：12

18

作者 满红 邵诚 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期2275-2280,共6页

针对化工过程中广泛使用的连续搅拌反应釜(CSTR),提出一种基于神经网络的模型预测控制策略,采用分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法,在此基础上建立线性自回归模式(ARX)结构和高斯径向基神经网络串联的非线性... 针对化工过程中广泛使用的连续搅拌反应釜(CSTR),提出一种基于神经网络的模型预测控制策略,采用分段最小二乘支持向量机辨识Hammerstein-Wiener模型系数的方法,在此基础上建立线性自回归模式(ARX)结构和高斯径向基神经网络串联的非线性预测控制器。利用BP神经网络训练预测控制输入序列和拟牛顿算法求解非线性预测控制律,从而实现一种基于支持向量机Hammerstein-Wiener辨识模型的非线性神经网络预测控制算法。对CSTR的仿真结果表明,该方法能够更有效地跟踪控制反应物浓度。 展开更多

关键词 HAMMERSTEIN-WIENER模型 最小二乘支持向量机 bp神经网络 非线性预测控制

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区域工业用水量非线性预测模型的优选 被引量：2

19

作者 王晓玲 孙月峰 +1 位作者 梅传书 李松敏 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1399-1404,共6页

针对BP神经网络在确定输入因子时的任意性,将相关性分析引入BP神经网络输入因子的选取中,通过计算输入因子和输出因子之间的相关系数,并根据相关程度来确定输入因子,同时利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法,建立了改进BP神... 针对BP神经网络在确定输入因子时的任意性,将相关性分析引入BP神经网络输入因子的选取中,通过计算输入因子和输出因子之间的相关系数,并根据相关程度来确定输入因子,同时利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值的方法,建立了改进BP神经网络模型.将该模型应用于永定河山区工业用水量预测中,通过和传统非线性回归法进行比较,结果表明改进BP神经网络拟合和预测精度均较高.改进BP神经网络法的平均相对误差达到1.4100/,预测的2010年和2030年工业用水量将分别达到3.63×108m3和4.46×108m3.预测结果可为水资源规划和管理提供依据. 展开更多

关键词 工业用水景 预测 改进bp神经网络 非线性 优选模型

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Elman动态递归神经网络在树木生长预测中的应用 被引量：16

20

作者 刘永霞 冯仲科 杜鹏志 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期99-103,共5页

该文充分考虑树木生长所特有的动态性、随机性和非线性,以及Elman动态递归模型的结构特点,获取北京山区油松解析木生长数据,分别建立了Elman型树木胸径生长和树高生长的神经网络动态模型.研究表明,Elman动态递归模型对非线性问题建模具... 该文充分考虑树木生长所特有的动态性、随机性和非线性,以及Elman动态递归模型的结构特点,获取北京山区油松解析木生长数据,分别建立了Elman型树木胸径生长和树高生长的神经网络动态模型.研究表明,Elman动态递归模型对非线性问题建模具有很好的拟和性和仿真性,其中,用于胸径生长建模时,其拟和精度达到99.45%,仿真精度达到99.42%;用于树高生长建模时,拟和精度达到97.30%,仿真精度达到97.29%,而且其拟和和仿真曲线均为"S"形,符合树木生长规律.进一步对Elman动态模型和常规BP静态模型比较发现,Elman模型具有更好的拟和性、预测性和稳定性. 展开更多

关键词 树木生长模型 Elman型胸径动态模型 Elman型树高动态模型 bp网络 非线性拟和 北京山区 油松

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