基于GWO-BP神经网络及粮食压缩实验对粮食孔隙率的预测

孔隙率是影响粮堆内热湿传递的关键参数,为探究粮仓中散装粮堆孔隙率的分布规律,通过开展粮食压缩实验来获取不同的粮食种类在不同水分含量和竖向压力条件下的孔隙率。提出了一种基于灰狼算法优化BP(GWO-BP)神经网络的粮食单元体孔隙率预测模型,并将该模型与BP神经网络模型、随机森林模型的孔隙率预测结果进行对比,最后利用粮食单元箱实验对该模型的泛化能力进行验证。结果表明,GWO-BP神经网络模型的孔隙率预测性能最佳,该模型的评价指标R2为0.960 5、RMSE为0.013 7及MAE为0.0131,均在允许的范围内。本研究为粮食孔隙率的确定提供了一种神经网络预测的方法,为深入开展粮堆多场耦合分析提供了重要基础,为安全储粮提供了理论支持。

基于拌和生产数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测

为解决混凝土生产中抗压强度试验周期长及工程管理存在滞后性的问题,提出了一种基于混凝土拌和生产实时监控数据的BP神经网络混凝土抗压强度预测模型。以混凝土拌和生产中的8项物料生产称重数据和5项生产配比数据作为预测输入变量,建立200组混凝土拌和站生产监控数据和对应的抗压强度试验数据样本集,按照6∶2∶2比例划分为训练集、验证集和测试集;分别以C40配比混凝土拌和生产的8项物料称重数据和全部13项数据作为输入变量,进行混凝土28 d抗压强度预测,将预测结果与实际试验结果进行比较,验证所提出BP神经网络模型的预测效果。结果表明:所提出的BP神经网络混凝土强度预测模型能较好地实时预测混凝土28 d抗压强度,且相对误差优于利用7 d抗压强度试验数据估算值;8项物料称重数据作为输入变量的BP神经网络预测模型预测精度更好,平均绝对百分比误差为0.82%,均方根误差为0.52 MPa;利用不同拌和站C20配比、C30配比混凝土拌和生产监控数据对8项输入变量BP神经网络混凝土抗压强度预测模型进行适应性验证可知,其预测平均绝对误差均在0.5 MPa之内,平均绝对百分比误差均小于2%,与C40配比预测误差一致;该预测模型充分挖掘了混凝土拌和站生产实时监控数据的价值,实现了传统混凝土抗压试验结果提前化,对提高工程建设质量水平具有重要意义。

基于LDA-BP神经网络的高校思政课教师数据驱动决策力评价研究

数据驱动决策力为高校思政课教师提供科学合理的教学判断,对数据驱动决策力进行评价研究,有助于提高高校思政课教师的数据决策水平,进而提升思想政治教育教学质量。鉴于传统评测方法缺乏客观性与可重复性,运用LDA-BP神经网络技术构建高校思政课数据驱动决策力的指标体系与评价模型。首先,运用LDA方法对高校思想政治教育相关的政策文本与研究文献进行主题提取,并将主题信息作为指标构建基础;其次,通过研读文献与政策文本,并结合主题分析结果构建高校思政课教师数据驱动决策力评价指标体系;最后,通过对BP神经网络的训练及测试来生成高校思政课教师数据驱动决策力的评价模型。研究表明,高校思政课教师的专业知识、教学水平以及数据分析与解读能力是影响数据驱动决策能力的关键因素,据此,理应从素养提升、文化培育、管理革新、政府支持等方面入手增强数据驱动决策力。

基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型构建

通过精准教学以促进学生个性化成长是教育理想和国家政策的不懈追求.高校教师是实施精准教学的“基”,现有关于其教学能力的评价体系中普遍存在概念不清和多采用主观构建评价指标的问题.为此,开展了基于BP神经网络的高校教师精准教学能力评价模型研究.首先,以理论研究为基础,对精准教学能力进行等级划分并构建评价指标框架,运用层级分析法建立指标权重;其次,利用BP神经网络智能学习的特性,以不同数据类型的指标值为输入,对应能力综合值为输出,检验精准教学能力分级及指标权重的合理性,进而生成较为客观的评价模型;最后,利用开发的评价系统和调查问卷进行样本数据采集和模型检验,从神经网络对数据的分类、拟合及仿真结果来看,模型能够对高校教师的精准教学能力进行客观评价,教师对模型测量结果的准确性也具有较高认可度.

基于BP神经网络的集中供热二次网回水温度预测控制研究

针对集中供热系统二次管网存在的水力失调问题,设计了二次网水力平衡调节及回水温度预测模型,并实施智能控制策略,以实现二次网回水温度的精准控制。首先,构建BP神经网络预测模型,将此模型的输出视为二次网回水温度给定值;其次,在整个系统控制中,实施BP神经网络与PID控制器相结合的策略,进行二次网回水温度的控制。以高邑县某小区换热站数据为基础,通过阶跃响应曲线法建立二次网回水温度控制系统的数学模型,并通过BP-PID控制进行仿真实验。实验结果表明,与传统PID控制器相比,BP-PID控制器具有调节时间短、超调量小的优点,能够快速达到平稳状态。

基于HSS-MCC融合模型及SSA-BP神经网络开展深基坑超大变形预测研究

软土环境下深基坑开挖变形特性研究中,多采用硬化类弹塑性模型进行分析,如HSS模型和MCC模型.南京河漫滩软土地区,深基坑开挖时局部常发生较大变形,部分土体变形状态介于小应变与大应变之间,单一模型无法准确预测土体变形特征.同时,BP神经网络在基坑变形预测中得到广泛应用,但在训练过程中,权阈值易陷入局部最优解,影响预测的准确性.据此,依托南京地区典型软土深基坑工程,采用Midas中的HSS模型与MCC模型进行分析,比对两种模型的桩体变形量差异,并基于最小二乘准则对两模型进行线性融合,融合模型可对后续区段监测数据进行校准及补充.通过融合麻雀搜索算法对BP神经网络进行优化,在其训练过程中快速收敛,得到全局最优的权阈值,依托狭长基坑已开挖区段监测数据学习训练,进而依据后续区段浅部开挖揭露深部变形特征,预测结果与实测值吻合度较高.研究结果对软土地区深基坑大变形的预测研究具有重要参考价值.

面向2035的基础教育教师需求规模预测——基于BP神经网络模型

基于2003—2021年基础教育教师规模及其影响因素的变动情况,采用BP神经网络模型对2023—2035年基础教育教师需求和师资盈缺情况进行预测,发现基础教育教师总体需求规模呈现不断缩小的趋势,其中学前教育和小学阶段教师需求持续下降,初中和普通高中阶段教师需求呈先增后减趋势。这一期间,师资需求振幅较大,学前教育和小学阶段师资需求将出现阶段性短缺或过剩,这对教师资源的供给弹性和适应性提出了更高要求。基于以上发现,管理部门应稳定部署师范生招生计划,推进教师供需均衡;加强教育体系内贯通协作,促进教师合理流动;催生社会需求新业态,激励教师多元就业。

基于WOA-BP算法的自动压滤机脱水指标预测模型研究

随着全球工业化的不断发展,矿山的开采规模正在不断扩大,导致矿物资源逐渐贫化,细杂等难选矿物资源越来越多。选矿磨矿粒度越来越细,导致矿物分选后产品的脱水过滤越来越困难。为保证后续运输和冶炼工序对精矿含水率的生产需求,需要使用自动压滤机对精矿进行高效率的脱水处理。在精矿的过滤脱水过程中,影响自动压滤机脱水效率的因素众多。为更好地对脱水过程及生产指标进行控制,基于鲸鱼算法WOA优化的BP神经网络构建了一种WOA-BP神经网络模型,以入料浓度、入料时间、压榨时间、风干时间等4项影响脱水指标的因素为输入因子,以滤饼含水率和单位面积每小时处理量为输出因子,建立了脱水指标的预测模型,并对比分析单一BP神经网络模型和WOA-BP神经网络模型。结论如下:WOA-BP预测模型对滤饼含水率和单位面积每小时处理量的平均绝对误差分别为4.98%、8.83%,均方根误差分别为0.86%、3.43%,与单一的BP神经网络预测模型相比,该预测模型预测误差明显小于单一BP神经网络预测模型,脱水指标的预测结果更接近实测值,具有较高精确度。利用构建的WOA-BP预测模型,可以有效预测压滤机的脱水过滤指标,为后续对脱水过程的控制进行优化奠定了基础。

基于BP神经网络的UHPC直剪承载力预测模型

为提供准确的UHPC直剪承载力,以指导UHPC结构设计,建立一种基于BP神经网络的UHPC直剪承载力预测模型。该方法基于机器学习中的反向传播人工神经网络(BP-ANN),搜集现有相关试验数据并建立数据库,将混凝土抗压强度、受剪面积、纤维特征参数、钢筋参数和侧向约束应力指定为输入特征参数,将直剪承载力指定为输出量,利用数据库对BP-ANN模型进行训练。将模型预测值与试验实测值和现有计算模型的结果进行对比,并采用SHAP算法对各参数重要性进行分析。结果表明:BP-ANN模型具有更好的预测效果,其相关系数R2达到0.953,平均绝对误差MAE为1.015,模型训练结果理想,可应用于实际的数据处理分析;侧向约束应力对直剪承载力的影响最大,钢筋参数影响最小。

基于GA-BP神经网络的新疆南疆核桃树生长模型研究

文章提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的核桃树生长模型来预测核桃树的树高、胸径的方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值建立GA-BP模型,与多元线性回归模型的预测结果进行比较。结果表明:采用遗传算法优化后的模型具有更高的预测精度,对核桃树生长预测具有指导意义。

基于SSA-BP神经网络的车-轨-桥系统随机振动分析

轨道及桥梁结构参数随机性对车-轨-桥耦合系统的振动影响不能忽略。基于代理模型研究轨道-桥梁间3层弹簧刚度和弹簧阻尼以及桥梁刚度和阻尼的随机性对竖向车-轨-桥耦合系统动力响应的影响。首先,基于经典的车-轨-桥耦合系统力学模型(没有考虑桥墩),采用Monte-Carlo生成2 000个样本集,作为代理模型的训练集。然后,对比SSA-BP(麻雀优化BP算法)与传统BP神经网络、GA-BP神经网络(遗传优化BP算法)对车辆和桥梁响应的预测精度,同时探讨样本数量以及Levenberg-Marquardt和Bayesian Regulation训练算法对SSA-BP神经网络预测精度的影响。最后,假定各随机参数概率分布规律服从高斯型正态分布,所有随机参数变异系数均分为0.05、0.10、0.15、0.20、0.25等5个级别,采用所提出的SSA-BP神经网络研究轨道及桥梁的刚度和阻尼变化对车辆和桥梁响应极值的影响。结果表明:与经典的车-轨-桥耦合系统力学模型相比,所提出的代理模型具有更高的计算效率;SSA-BP模型对车辆和桥梁响应的预测精度高于GA-BP模型,GA-BP模型的预测精度高于传统的BP模型;SSA-BP模型采用Levenberg-Marquardt训练算法对车辆和桥梁响应的预测精度优于Bayesian Regulation训练算法的预测精度;道砟和桥梁之间弹簧刚度的随机变化对桥梁随机振动响应尤为明显;钢轨和轨枕之间弹簧刚度的随机性对车体响应的影响不可忽视,而桥梁刚度和阻尼随机性对车体的影响可不考虑。研究成果可为车轨桥系统随机振动响应预测进一步研究提供依据和参考。

基于遗传算法和BP神经网络的矿区土壤重金属含量空间分布预测

本研究提出了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)和BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)的复合模型——GABP模型,以安徽省池州市某矿区及其周边为研究区,预测了土壤中p H和7种重金属元素(Cd、Pb、Cr、Cu、Ni、Hg、As)含量的空间分布,并与BPNN和反比距离权重法(Inverse distance weighting,IDW)进行了比较。研究结果表明:受采矿活动影响,研究区土壤p H和重金属含量呈显著的空间分异性;GABP复合模型的数据扩增能够有效弥补BPNN对样本数量的依赖,同时结合了地理位置和高程属性,精度评价结果显示GABP模型的平均R^(2)、r、RMSE、MAE分别是IDW和BPNN的3.03倍、2.56倍,2.93倍、2.39倍,0.85倍、0.61倍,0.79倍、0.62倍,预测精度更高。模型解决了传统空间插值方法结果中可能出现负值和边界无法插值的问题,为土壤重金属含量空间分布预测提供了一种新方法。

基于SBAS-InSAR和PSO-BP模型的鲁南高铁沿线地表沉降监测与预测

选取38景Sentinel-1A SAR影像,利用SBAS-InSAR技术获取2019-02~2022-11鲁南高铁曲阜-菏泽段沿线5 km区域的地表沉降结果,分析其分布特征和规律,并利用PSO-BP模型对若干特征点进行沉降预测。结果表明,高铁沿线0.1 km范围内地表年均形变速率为-20~15 mm/a,最大沉降速率为25.46 mm/a,最大抬升速率为17.43 mm/a;PSO-BP模型得到的沉降预测值的RMSE为5.8~12.4 mm,可对地表沉降进行较好的预测。

基于PCA-BP神经网络的巷道通风摩擦阻力系数预测模型

根据实测巷道通风摩擦阻力系数数据的特点,建立了主成分分析PCA-BP神经网络预测模型。采用PCA法对影响巷道通风摩擦阻力系数的支护类型、断面形状、巷道宽、巷道高、支护部分周边长、巷道断面积和巷道长度7个因素进行降维。将降维后因素的贡献率进行排序筛选,得到3个主成分指标(F_(1)、F_(2)和F_(3)),作为BP神经网络输入层的神经元。利用实测数据对PCA-BP神经网络模型进行训练和测试,并将测试结果与支持向量机回归(SVM)模型和BP神经网络模型的测试结果进行对比,结果显示:全因素的BP神经网络预测模型和SVM预测模型的平均精度分别为92.9420%、93.0235%,而PCA-BP预测模型的平均精度达到了96.4325%。PCA-BP神经网络模型不但简化了网络结构,更提高了网络的泛化能力,使预测误差更小、精度更高,为更准确地获得巷道通风摩擦阻力系数提供了一种有效的方法。

基于FOA-BP-AdaBoost的大坝变形预测模型及应用

为提升大坝变形监测预测精度,解决变形量受多因素影响等问题,笔者提出了基于果蝇优化算法(FOA)、BP神经网络的AdaBoost强预测组合模型(FOA-BP-AdaBoost),并与BP神经网络模型、FOA-BP神经网络模型应用于工程实例中的预测精度进行多方位量化对比。结果表明:强预测模型集齐了果蝇算法全局优化、BP神经网络局部寻优和AdaBoost“优中选优”的特点,最大程度优化了预测效果;实例应用证实了FOA-BP-AdaBoost模型在大坝变形预测领域的准确性和有效性。该模型已成功应用于工程实例,可为类似工程提供参考。

基于改进PSO-BP神经网络的热采管柱应力预测

稠油热采过程中,油套管柱由于在温度、地层等多重载荷作用下发生塑性形变进而导致断裂或失效。文中根据热采管柱高温服役工况,引入异步变化学习因子和自适应权重建立输入参数为注汽温度、井深、非均匀系数和水泥环温度,输出参数为套管应力的改进PSO-BP模型。文中以N80热采套管为例,选取260、280、300、320、340℃5种温度工况下有限元模拟结果作为训练数据,对比BP模型、GA-BP模型、MEA-BP模型、PSO-BP模型和改进PSO-BP模型在300℃工况温度下井深200、300、400、500、600、700 m处套管应力的预测值和试验值、有限元计算值。结果表明:改进PSO-BP模型预测的应力与试验值最接近,最大和最小误差分别为2.69%和0.06%。最后从训练数据、预测误差、计算时间等方面对建立的改进PSO-BP模型进行了评价,为热采管柱服役过程中的强度安全分析提供智能高效的模型。

基于灰色GM-BP神经网络组合模型的中国镍原矿多情景需求预测

2016年我国颁布《全国矿产资源规划(2016—2020年)》,首次将镍列为战略性矿产资源。我国是全球最大的镍消费国,但镍资源储量少,对外依存度高,科学预测镍原矿需求量对保障镍矿产业链与供应链安全具有重要的现实意义。从需求侧出发,利用灰色关联度法选取中国不锈钢产量、人均GDP、电镀行业市场规模、城镇化率、产业结构、新能源汽车产量作为镍原矿需求情景预测的驱动变量,再在灰色GM(1,1)模型预测基础上,与BP神经网络算法相结合,构建基于残差优化的GM-BP组合模型,对2025—2035年中国镍原矿需求展开多情景预测。研究结果表明:组合模型实现了对小样本非线性时间序列数据的有效预测,且比GM(1,1)模型拟合误差更小,预测精度更高;根据组合模型,2025年、2030年、2035年我国镍原矿多情景需求均值分别为182.22万t、272.08万t、395.17万t,“十四五”“十五五”“十六五”期间需求年均增长4.26%、10.54%、9.78%。镍原矿需求呈稳定上升态势,镍矿供需矛盾将进一步加剧,我国必须提高镍供应能力,降低对进口镍的依赖程度。对此,提出如下政策建议:1)推进国内不锈钢产业的转型升级,优化生产工艺和产品结构,推广新型合金材料的应用;2)加大对镍矿勘探和开发的支持力度,如鼓励矿业企业技术创新,提高勘探效率和精度,同时积极推动国际合作,吸引国外先进技术、设备进入国内市场;3)促进进口多元化,与多个供应国建立合作关系,鼓励国内企业参与海外镍矿项目。

日光温室环境因子预测模型及应用——基于BP神经网络

为探讨北方日光温室内空气温湿度的变化规律,预测其变化趋势,进而确定合理的调控措施,采用L-M算法建立BP神经网络预测模型;选择S型函数作为网络激活函数,建立一种适用于北方日光温室空气温湿度环境因子的模拟预测模型。选取正常生产的日光温室为试验基地进行数据采集,采用皮尔逊相关系数确定模拟预测模型的输入因子,从1个月1440组实测数据中选取前29天的数据进行训练,对最后一天预测出的数据进行验证。研究结果表明:分段预测的预测值与实测值的符合度值大于全天预测,且分段预测的符合度大于0.99,均方根误差小于0.4,模型可用于模拟和预测北方日光温室大棚内空气温度与湿度的变化趋势,具有良好效果。

基于GM(1,1)-IPSO-BP的重载铁路小半径曲线钢轨磨耗预测方法

为实现重载铁路小半径曲线段钢轨磨耗量的精准预测,提出一种非等间距灰色模型GM(1,1)与改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络相结合的钢轨磨耗预测方法。首先,根据积分原理优化GM(1,1)非等间距模型的背景值计算方法,基于改进的模型得到实测磨耗序列的初步预测结果;然后,利用IPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行自动寻优,对GM(1,1)模型初步预测序列的残差进行校正;最后,将优化后的两种模型组合构建基于GM(1,1)-IPSO-BP的重载铁路小半径曲线地段钢轨磨耗量预测模型。以某重载铁路桥上半径400 m曲线为例,利用长期的磨耗监测数据进行方法的适用性分析,研究结果表明:GM(1,1)-IPSO-BP模型克服了磨耗数据的非线性、随机性特征对计算结果的影响,预测精度优于单独使用GM(1,1)、IPSO-BP模型;背景值优化后的GM(1,1)模型预测准确性更可靠;IPSO优化算法提高了BP神经网络计算的精度和速度;预测结果和实测数据之间的相对误差不大于4%;在预测区间上的绝对误差小于0.4 mm,运用该方法能够较准确地得到钢轨磨耗的发展规律。研究结果可为重载铁路小半径曲线钢轨的精准维修和科学使用提供参考。

考虑频率因子的VMD-GRA-BP库区滑坡位移预测模型

为了减少库区滑坡失稳可能带来的损失,确保水电工程的安全稳定运行及保障周边民众的生命财产安全,探讨提升库区滑坡位移预测精度的方法。提出结合频率因子(frequency factor,FF)和变分模态分解-灰色关联度分析-误差反向传播神经网络(variational mode decomposition-grey relational analysis-back propagation neural network,VMD-GRA-BP)模型的库区滑坡位移预测方法,并应用于三峡库区滑坡。研究结果表明:FF对周期位移分量的预测效果有一定的提升,VMD-GRA-BP模型能够简化复杂非线性库区滑坡位移预测问题,BP模型预测性能优异,预测精度多高于支持向量机(support vector machine,SVM)和k最近邻(k-nearest neighbor,KNN)模型。研究结果可为库区滑坡位移预测和预警提供参考。