数据挖掘和神经网络技术在电力工程造价领域的运用

为实现在更短时间内完成对电力工程数据的分析与处理,以及精准的电力工程造价预测,本研究提出了一种基于数据挖掘和神经网络技术综合利用的电力工程数据分析处理方法,从使用数据挖掘算法收集与整理历史数据、实施数据预处理、依托神经网络算法建立预测模型这几方面入手,在对数据挖掘和神经网络技术在电力工程造价领域的具体应用思路进行说明的基础上,针对该方法在电力工程造价领域的运用展开了实例分析,结果表明,该算法对于不同的电力工程造价数据均具备一定的分析应用能力,能够精准、高效实现对电力工程造价的预测。

基于BP神经网络技术的我国饲料产量预测

畜牧业的发展与饲料生产密不可分,精准预测饲料产量对于畜牧业和饲料业的生产规划至关重要,也是实现可持续发展的重要保障。研究利用我国1990年至2022年的饲料产量面板数据,运用MATLAB软件模拟构建了BP神经网络预测模型,旨在科学预测我国2023年至2024年的饲料产量。结果表明:BP神经网络模型的预测值与实际值的相关系数高达0.999 8,对我国2022年饲料产量进行的模型验证显示预测误差仅为1.07%,说明该模型的迭代学习效果良好。预测结果显示,我国2023年和2024年的饲料产量分别为33 041.62和29 986.32万t,这一研究为我国饲料生产的可持续发展提供重要的理论参考。

人工智能神经网络技术及其微波应用课程设计与教学改革研究

文章介绍了人工智能神经网络技术及其微波应用课程的内容设置与教学改革方法。该课程通过深入介绍微波电路设计原理以及人工智能技术在其中的应用方法,旨在培养学生在高频电路设计领域的创新能力,掌握科学原理和科学方法,熟练使用微波电路设计EDA工具和人工智能技术,以及解决实际工程问题的能力。为了实现教学目标,课程采用多种教学方法,包括多媒体教学手段、虚拟实验室引入、线上线下相结合的学习模式以及项目实践等,以提高学生对微波电路设计原理的理解,增强他们的实际操作能力,并培养解决实际问题的综合能力。此外,文章还强调了教学方法的评估和调整的重要性,以确保教学方法与学生需求相匹配,不断提升教学质量。

神经网络技术在印染配色中的应用

随着纺织印染工业对配色精度和效率的要求不断提高,传统的配色技术主要依赖于设计师的主观判断,已经不能满足大批量和高变异性的生产要求。随着人工智能技术的发展,神经网络在印染配色中的应用可以模拟人类视觉系统的处理机制,通过训练识别不同颜色和图案,自动进行色彩匹配和调整。探讨基于神经网络技术的印染配色模型,建立和集成基于神经网络技术的印染配色系统,并通过仿真实验验证模型的有效性,以期为纺织印染行业提供可行的印染配色技术方案参考。

基于神经网络技术的高压带电作业安全预警

高压带电作业是维护和修复电力设备的重要手段,其允许作业人员在设备运行的状态下进行检修、维护及故障排除,提高了电力系统的可靠性和可用性。然而,由于其特殊的作业环境和高风险性,具有严重的安全隐患。且传统的高压带电作业中,作业人员需要凭借经验和直觉来判断作业风险,并采取相应的预防措施,存在一定的不确定性和主观性,难以满足实际作业的需求。文章将神经网络技术应用于高压带电作业安全预警,可快速、准确地识别和预警潜在作业风险,提高作业人员的安全性和作业效率。

基于人工神经网络技术的电力设备状态实时监测研究

为提升电力系统的管理水平,及时掌握电力设备的运行情况,提出基于人工神经网络技术的电力设备状态实时监测方法。该方法以传感器采集的电力设备运行数据为基础,其数据模块通过变分模态分解方法完成设备运行状态数据中噪声数据的处理。将处理后的数据输出BP神经网络模型中,通过该模型学习和训练数据,输出电力设备异常状态检测结果,并利用递归图结构实现检测结果的可视化呈现。结果显示,该方法具备较好的应用效果,能可靠实现电力设备状态的实时监测,确定设备的异常运行结果,为电力系统管理提供可靠依据。

基于神经网络技术的计算机应用软件开发技术探讨

为深入探讨基于神经网络技术的计算机应用软件开发技术,提升软件系统开发过程的智能化、自动化水平,本文简要分析了神经网络技术,从组件开发、程序设计、系统安装三个方面提出基于神经网络技术的计算机应用软件开发方法,并借助具体案例进行深入分析,以探索神经网络技术在计算机应用软件开发中的应用。

基于神经网络技术的港口码头消防安全风险监测系统设计

随着工业化和城市化进程的加速,港口码头作为国际贸易和物流的关键节点,其安全监管日益受到重视。神经网络作为一种模拟人脑结构和功能的算法模型,因其出色的数据处理能力和模式识别性能,在实时监测和预警系统中展示了巨大的潜力。现详细阐述基于神经网络技术的港口码头消防安全风险监测系统的架构、数据采集与处理技术,以及风险特征的提取与分类策略,同时对模型的训练和优化过程进行深入分析,旨在提升港口码头消防安全管理的效率和准确性。

孪生神经网络技术在电力设备状态分析中的应用

电力设备状态影响因素较多,难以提取电力设备状态特征数据,导致电力设备状态感知与故障预警难度增加,为此,本文研究了孪生神经网络技术在电力设备状态分析中的应用。首先,采集电力设备运行数据,将数据录入孪生神经网络模型中,训练电力设备状态数据,并提取训练后的电力设备状态特征数据。其次,挖掘数据集合,提取电力设备异常信号,根据空间中信号的密度与状态对数据进行聚类与故障映射。最后,引进物联网感知技术,结合电力设备的常态化运行条件设计设备运行安全阈值,实现对电力设备故障状态的诊断与预警。以某地区大型发电厂为例设计对比实验,实验证明,本文设计的电力设备状态分析方法不仅可以实时感知设备运行中的故障状态,还可以实现对故障的精准预警。

基于人工神经网络技术的药学专业学生考研成绩预测探究

随着信息技术的发展,探索新的学习方式、教学方法以及建设数字化校园已经成为当代教学工作的重点。随着无纸化办公的深入,越来越多的数据信息存储在服务器内,如何合理、恰当、有效地运用信息技术,从海量的数据中提取并发现有用的信息,为教育教学提供参考依据,成为当前急需解决的新问题。考试成绩是对学生学习情况的检查和评定,它从一个侧面反映了学校教育的成功与否。近年来,随着高校学生考研需求的逐年增长,学生考研成绩评估成为评价教学质量的一个重要依据。运用人工神经网络技术能构建学生考研成绩数据库,分析学生的考研成绩,找出对成绩影响较大的因素,对学生的考研成绩作出一定的预测,为学生填报志愿提供指导,提高考研录取率,这对完善学生的培养方式和提高教学质量会有很大的帮助。

应用人工神经网络技术的大型斜拉桥子结构损伤识别研究

本文应用人工神经网络技术对大型斜拉桥结构进行了子结构损伤识别研究。文中首先介绍了子结构损伤识别的基本方法,然后应用自组织竞争神经网络建立了对于大型桥梁结构识别子结构损伤情况的子结构损伤识别方法,并且应用BP网络进一步建立了大型桥梁结构各子结构内部的损伤位置和损伤程度的识别方法,数值模拟了一大跨度斜拉桥子结构损伤以及子结构内部损伤的识别过程,最后得出结论:(1)基于自组织竞争网络的子结构损伤识别方法能迅速准确地识别大型结构的损伤情况;(2)基于BP网络所建立的结构损伤识别方法,能对子结构中结构损伤的位置和程度进行进一步的识别;(3)基于人工神经网络技术的结构损伤识别方法是大型土木工程结构损伤识别的有效方法,可在工程结构损伤识别中广泛应用。

小波分析和神经网络技术在故障诊断中的应用

介绍了智能诊断技术、小波分析技术及神经网络技术 ,阐述了小波与神经网络相结合的两种方式——松散型小波神经网络和紧致型小波神经网络。在此基础上 ,以松散型小波神经网络对刀具故障的在线监测为例 ,说明了小波分析和神经网络技术对刀具故障进行在线监测 ,故障预报正确率为 87.7%。

利用神经网络技术预测剩余油分布

在油田开发过程中,剩余油饱和度是一个变量,且受多种因素的共同控制,预测难度较大。针对构造背景相对简单、分层测试资料比较齐全的海上非注水开发的典型边、底水油藏,初步研究出了一套根据主要的多种动、静态参数并应用神经网络技术预测含水饱和度随时间变化速率的方法,进而根据含水饱和度变化率来预测不同时期的剩余油饱和度分布。在我国海上某油田进行了应用实例验证,取得了比较满意的效果。

人工神经网络技术在台风浪预报中的应用

利用人工神经网络中的BP算法 ,结合南海硇洲岛海区近30年的台风及台风浪资料 ,经预报因子的选择并作对比试验 ,建立了本海区较为理想的台风浪人工神经网络预报模型。结果表明:人工神经网络方法在台风浪的预报上 ,有较好的拟合历史台风浪高的能力 ,利用该模型对台风浪高的预报也达到了一定的精度。为实际台风海浪的预报增加了新方法、新思路。

基于灰色关联与神经网络技术的水平井产能预测

鉴于水平井产能影响因素的复杂性,运用灰色关联分析方法从水平井产能影响因素中筛选出主控因素,结合BP神经网络技术,以筛选出的主控因素为输入层节点,构造神经网络模型,对多因素非线性影响下的水平井产能进行预测.该方法仅针对水平井初始产能或当前某一时刻的产能预测而言,不考虑时间因素.结果表明:构造的神经网络模型具有很好的稳定性,预测精度高,预测井产能预测值与实际值相对误差均在工程要求范围之内(±10%).

基于神经网络技术的注塑成型注射压力和熔体温度预测

建立了基于径向基函数网络的注塑成型注射压力和熔体温度的预测模型 ,与BP神经网络模型和CAE结果进行了对比。结果表明 ,径向基函数网络在精度。

神经网络技术在汽车故障诊断专家系统中的应用

针对基于符号处理的专家系统的局限性和汽车故障诊断的复杂性 ,提出了将神经网络技术引入汽车故障诊断专家系统的思想 ,并对基于神经网络的专家系统的原理进行深入探讨。最后 ,给出了一个基于 3层 BP网的汽车转向系故障诊断专家系统的实例。

基于人工神经网络技术构建围术期病人低体温风险预测模型

目的:运用具有深度学习能力的神经网络技术构建并检验围术期病人低体温风险预测模型。方法:回顾性收集临床病例大数据,通过循证和临床相结合的方式筛选出预测模型的建模变量,基于神经网络技术构建预测模型,通过预测模型的准确率、特异度和曲线下面积(AUC)等指标检测其性能。结果:建模的训练集和测试集病例资料的基线特征一致(P>0.05);训练集和测试集预测模型准确率均>75%,阴性预测值>0.9,特异度>0.8,AUC>0.70,模型决策曲线优于随机方案。结论:基于大数据运用神经网络技术构建围术期病人低体温风险预测模型具有可行性,能够为科学预测围术期低体温提供新的方法。

利用神经网络技术对板料成形摩擦系数进行预测

针对板料拉深成形过程中摩擦系数较难确定的客观情况,结合人工神经网络所表现出来的良好特性,提出了一种将神经网络技术、数值模拟技术相结合,通过建立摩擦系数与板料成形厚度的非线性映射关系来反求摩擦系数的方法。实践证明,该方法是可行的。