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An improved BP neural network based on evaluating and forecasting model of water quality in Second Songhua River of China 被引量:4
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作者 Bin ZOU Xiaoyu LIAO +1 位作者 Yongnian ZENG Lixia HUANG 《Chinese Journal Of Geochemistry》 EI CAS 2006年第B08期167-167,共1页
关键词 河流 水质 人工神经网络 水文化学
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Neuroid BP-type Model Applied to the Study of Monthly Rainfall Forecasting
2
作者 严绍瑾 彭永清 郭光 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 1995年第3期335-342,共8页
A neuroid BP-type three-layer mapping model is used for monthly rainfall forecasting in terms of 1946-1985Naming monthly precipitation records as basic sequences and the model has the form i×j=8×3, K=1; by s... A neuroid BP-type three-layer mapping model is used for monthly rainfall forecasting in terms of 1946-1985Naming monthly precipitation records as basic sequences and the model has the form i×j=8×3, K=1; by steadilymodifying the weighing coefficient, long-range monthly forecasts for January to December, 1986 are constructed and1986 month-to-month predictions are made based on, say, the January measurement for February rainfall and soon, with mean absolute error reaching 6,07 and 5,73 mm, respectively. Also, with a different monthly initial value forJune through September, 1994, neuroid forecasting is done,indicating the same result of the drought in Naming during the summer, an outcome that is in sharp agreement with the observation. 展开更多
关键词 Neuroid bp-type three-layer mapping model Monthly rainfall forecasting
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基于SARIMA-BP组合模型的家具订单需求量预测方法研究
3
作者 何金婷 陈星艳 +5 位作者 陶涛 戴向东 黄艳丽 欧阳周洲 吕宙 詹秀丽 《家具与室内装饰》 北大核心 2024年第2期26-30,共5页
对定制家具的生产需求进行精准预测,有助于家具企业进行有效的决策,包括提前制定生产计划、提前规划生产资源等,以期合理分配现有的生产资源并根据预测结果合理储备资源。本文以A企业家具的产品订单需求量为研究对象,分析其需求影响因素... 对定制家具的生产需求进行精准预测,有助于家具企业进行有效的决策,包括提前制定生产计划、提前规划生产资源等,以期合理分配现有的生产资源并根据预测结果合理储备资源。本文以A企业家具的产品订单需求量为研究对象,分析其需求影响因素,在建立SARIMA模型及BP神经网络预测模型的基础上,建立SARIMABP组合算法的需求预测模型,并选用实际数据,验证所构建的需求预测模型的有效性,结果表明本文提出的预测模型与方法对企业精准预测订单需求量具有较大的应用价值。 展开更多
关键词 家具订单需求预测 bp神经网络 SARIMA模型 需求预测模型
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基于PSO-BP神经网络的新能源汽车销量预测模型
4
作者 王训洪 郝同铮 马聪 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第31期13467-13474,共8页
为有效避免新能源汽车销量产销不平衡问题,通过粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)网络的参数迭代过程,弥补优化原本BP神经网络易陷入局部最优和收敛速度较慢的缺陷,构建了基于PSO-BP... 为有效避免新能源汽车销量产销不平衡问题,通过粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)网络的参数迭代过程,弥补优化原本BP神经网络易陷入局部最优和收敛速度较慢的缺陷,构建了基于PSO-BP神经网络的新能源汽车销量预测模型,以比亚迪为例进行指数平滑法预测、BP和PSO-BP神经网络预测。结果表明BP神经网络模型相比于指数平滑模型在均方误差(mean square error,MSE)、平均绝对值误差(mean absolute error,MAE)和平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)指标上预测性能优势显著,经过粒子群算法优化后的BP神经网络模型的MSE下降近7×10^(7),MAE下降3346,MAPE下降1.71%。可见基于PSO-BP神经网络的新能源汽车销量预测模型优于指数平滑模型和BP神经网络模型,粒子群优化的BP神经网络能够使模型跳出局部最优,加快收敛速度,预测结果的误差率更低,精度更高,且对企业的计划和生产具有指导作用。 展开更多
关键词 新能源汽车 PSO算法 PSO-bp神经网络 销量预测模型
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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 被引量:1
5
作者 周文潇 詹成 +2 位作者 张周益 阮晟哲 成金华 《资源与产业》 2024年第2期53-66,共14页
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... 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。 展开更多
关键词 GM-bp模型 bp神经网络 镍原矿需求 情景预测
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Forecasting Alzheimer’s Disease Using Combination Model Based on Machine Learning
6
作者 He Li Yuhang Wu +2 位作者 Yingnan Zhang Tao Wei Yufeng Gui 《Applied Mathematics》 2018年第4期403-417,共15页
As the acceleration of aged population tendency, building models to forecast Alzheimer’s Disease (AD) is essential. In this article, we surveyed 1157 interviewees. By analyzing the results using three machine learnin... As the acceleration of aged population tendency, building models to forecast Alzheimer’s Disease (AD) is essential. In this article, we surveyed 1157 interviewees. By analyzing the results using three machine learning methods—BP neural network, SVM and random forest, we can derive the accuracy of them in forecasting AD, so that we can compare the methods in solving AD prediction. Among them, random forest is the most accurate method. Moreover, to combine the advantages of the methods, we build a new combination forecasting model based on the three machine learning models, which is proved more accurate than the models singly. At last, we give the conclusion of the connection between life style and AD, and provide several suggestions for elderly people to help them prevent AD. 展开更多
关键词 Alzheimer’s Disease bp NEURAL Network SVM RANDOM FOREST Combination forecasting model
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内蒙古河套灌区节水灌溉工程实施后地下水变化的BP模型预测 被引量:34
7
作者 屈忠义 陈亚新 +3 位作者 史海滨 魏占民 李延林 张艺强 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期59-62,共4页
根据黄河河套灌区多年的水文、气象和地下水资料 ,应用不同的 A NN— BP网络模型对灌区年、月地下水埋深的变化进行了模拟 ,预测了黄河河套灌区节水工程实施后未来灌区年平均地下水位下降的情况 ,从预测结果可以看出 ,河套灌区节水工程... 根据黄河河套灌区多年的水文、气象和地下水资料 ,应用不同的 A NN— BP网络模型对灌区年、月地下水埋深的变化进行了模拟 ,预测了黄河河套灌区节水工程实施后未来灌区年平均地下水位下降的情况 ,从预测结果可以看出 ,河套灌区节水工程实施后灌区平均地下水位预计下降 0 .5 m左右。此外对 BP模型的结构设计中隐含层数、隐含单元数和学习速率的合理确定作了具体分析 ,提出了学习速率取值范围 lr =0 .0 1~ 0 .1,为河套灌区节水工程改造规划、设计和管理决策及 BP模型的应用提供了参考依据。 展开更多
关键词 内蒙古河套灌区 节水灌溉工程 bp模型 预测 区域地下水 水位
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基于改进BP网络的高炉煤气发生量预测模型 被引量:22
8
作者 肖冬峰 杨春节 宋执环 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期2103-2108,共6页
针对高炉煤气发生量波动对煤气调度和优化影响的问题,提出一种基于改进BP网络的高炉煤气发生量预测模型.由于影响高炉煤气发生量的因素很多,采用机理和现场实际数据相结合方法分析影响高炉煤气发生量的因素,确定模型输入,采用炼铁高炉... 针对高炉煤气发生量波动对煤气调度和优化影响的问题,提出一种基于改进BP网络的高炉煤气发生量预测模型.由于影响高炉煤气发生量的因素很多,采用机理和现场实际数据相结合方法分析影响高炉煤气发生量的因素,确定模型输入,采用炼铁高炉现场数据对模型进行训练,利用贝叶斯正则化算法来提高神经网络泛化能力.仿真结果表明,该模型能够准确预测高炉煤气发生量的变化趋势,为制定煤气管网平衡调度策略提供科学的依据和决策支持,有利于减少煤气排放,提高煤气利用率和企业的信息化水平.该预测模型已经成功应用到杭州钢铁集团煤气调度系统中,运行结果验证模型的有效性. 展开更多
关键词 高炉煤气发生量 bp网络 预测模型 贝叶斯正则化 泛化能力
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基于改进BP网络模型的水质预测模型的研究 被引量:8
9
作者 邱靖 杨毅 +1 位作者 张亚静 叶轩 《云南农业大学学报》 CAS CSCD 2007年第3期417-422,共6页
运用人工神经网络理论和方法,建立了基于三层BP网络的预测模型,并对BP算法进行了改进。并就长江流域丰水期全流域的水质情况进行模拟比较,确定了该模型的隐含节点数以及实用范围,并能较精确地预测今后5年的发展趋势,且预测结果客观。证... 运用人工神经网络理论和方法,建立了基于三层BP网络的预测模型,并对BP算法进行了改进。并就长江流域丰水期全流域的水质情况进行模拟比较,确定了该模型的隐含节点数以及实用范围,并能较精确地预测今后5年的发展趋势,且预测结果客观。证明了该预测模型具有较强泛化能力,是一种行之有效的预测非线性类问题的模型。 展开更多
关键词 人工神经网络 改进bp算法 预测模型 水质
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地下水文预测中BP网络的模型结构及算法探讨 被引量:49
10
作者 屈忠义 陈亚新 +1 位作者 史海滨 魏占民 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期88-93,共6页
本文探讨了人工神经网络中不同BP网络结构和算法在区域地下水文预测中的应用,实例比较了不同层次结构、学习速率、隐层单元数及不同算法等对收敛效果、模拟预报结果的影响。提出了一些BP模型的设计应用技术,即学习速率的取值范围与BP网... 本文探讨了人工神经网络中不同BP网络结构和算法在区域地下水文预测中的应用,实例比较了不同层次结构、学习速率、隐层单元数及不同算法等对收敛效果、模拟预报结果的影响。提出了一些BP模型的设计应用技术,即学习速率的取值范围与BP网络层数有一定关系,层数多,稳定区间较小,一般学习速率取值为0 01~0 1。快速BP算法从训练速度,收敛精度等方面均优于普通BP算法,可作为改进BP算法之一。在此基础上根据黄河河套灌区多年的水文、气象和地下水信息,对灌区多年的年地下水埋深变化进行了模拟,预测了河套灌区节水工程实施后未来灌区地下水位下降的趋势,为大型灌区节水工程改造与BP模型在区域地下水文中的应用提供了参考。 展开更多
关键词 地下水文预测 人工神经网络 bp网络模型 结构与算法
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流域产流产沙BP网络预报模型的初步研究 被引量:33
11
作者 张小峰 许全喜 裴莹 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期17-22,共6页
运用 BP神经网络模型的基本原理 ,以流域降水条件为基本因子 ,建立了流域产流产沙 BP网络预报模型。该模型能用于定量分析流域人类活动因素对流域产流产沙的影响。西汉水、大通江、香溪河流域资料验证表明 ,模型基本合理、可靠。
关键词 非线性映射 流域产流产沙 bp网络预报模型
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基于BP模型的大气污染预报方法的研究 被引量:55
12
作者 王俭 胡筱敏 +1 位作者 郑龙熙 刘振山 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期62-64,共3页
BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一 ,它是一种简单而又非常有效的算法。笔者将BP网络模型引入到大气污染预报领域 ,并根据大气污染物含量与气象要素的关系建立了大气污染物含量的神经网络预报模型。计算结果表明 ,BP模型应用... BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一 ,它是一种简单而又非常有效的算法。笔者将BP网络模型引入到大气污染预报领域 ,并根据大气污染物含量与气象要素的关系建立了大气污染物含量的神经网络预报模型。计算结果表明 ,BP模型应用于大气污染预报具有较高的预测精度和良好的泛化能力 。 展开更多
关键词 bp模型 大气污染 预报方法 人工神经元网络
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基于BP网络的河道径流预报方法与应用 被引量:21
13
作者 邓霞 董晓华 薄会娟 《人民长江》 北大核心 2010年第2期56-59,共4页
河道径流预报过程可以认为是一种复杂非线性函数关系的逼近过程。BP网络具有表达任意非线性映射的特性,因此建立了基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络的径流预报模型。其中采用自相关函数确定网络输入层的神经元数,通过比较样本均方误... 河道径流预报过程可以认为是一种复杂非线性函数关系的逼近过程。BP网络具有表达任意非线性映射的特性,因此建立了基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络的径流预报模型。其中采用自相关函数确定网络输入层的神经元数,通过比较样本均方误差值来确定隐含层的神经元数。利用清江渔峡口以上流域1989—1995年的径流量资料对该模型进行了训练和检验,从而完成了该流域年径流量的预报,并且用多项精度评定指标对其进行了精度定量评价。结果表明:所建模型对所选流域的径流预报精度达到了乙等以上水平,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 bp网络 径流预报 模型结构 精度评价
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BP神经网络水华预测模型的敏感性分析 被引量:8
14
作者 殷高方 张玉钧 +6 位作者 胡丽 于绍惠 肖雪 王欢博 石朝毅 段静波 刘文清 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1288-1293,共6页
敏感性分析能够定量地评价模型输入变量的变化对输出结果产生的影响,是揭示模型蕴含规律的有效途径.本文将敏感分析方法应用于BP神经网络巢湖水华预测模型中,分析结果表明巢湖水华形成受诸多环境因子共同影响,水温、溶解氧、浊度、气温... 敏感性分析能够定量地评价模型输入变量的变化对输出结果产生的影响,是揭示模型蕴含规律的有效途径.本文将敏感分析方法应用于BP神经网络巢湖水华预测模型中,分析结果表明巢湖水华形成受诸多环境因子共同影响,水温、溶解氧、浊度、气温、光照强度等环境因子变化与藻类质量浓度变化相关,其中气温是最大影响因素,相对贡献率达到17.01%;气压的上升则不利用于藻类质量浓度的增加;pH值的上升对藻类质量浓度的影响有正有负. 展开更多
关键词 水华 预测模型 bp神经网络 敏感性分析
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大坝安全监测的ARIMA-BP组合预测模型 被引量:10
15
作者 王成 胡添翼 +2 位作者 顾艳玲 张磊 姓海涛 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第1期20-24,共5页
研究大坝安全监测中用于预测坝体变形问题的模型,给出了一种组合模型来预测坝顶位移.单一的ARIMA模型和神经网络预测模型在预测位移问题时精度不高,分析了两种模型的原理和建立方法,利用两种模型单独对时间序列进行拟合与预测,再通过赋... 研究大坝安全监测中用于预测坝体变形问题的模型,给出了一种组合模型来预测坝顶位移.单一的ARIMA模型和神经网络预测模型在预测位移问题时精度不高,分析了两种模型的原理和建立方法,利用两种模型单独对时间序列进行拟合与预测,再通过赋予适当的权重,得到新的组合预测模型.通过某水电站工程实例分析表明,该组合预测模型结合了两种模型的优势,提高了模型的预测精度,有广泛的应用前景. 展开更多
关键词 大坝安全监测 ARIMA模型 bp神经网络 组合预测模型
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基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型研究 被引量:8
16
作者 陆王琳 李蔚 +3 位作者 盛德仁 陈坚红 袁镇福 岑可法 《热力发电》 CAS 北大核心 2006年第7期18-20,共3页
提出了一种基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型,即在标准BP算法中引入动量因子和自适应学习速率,以减少收敛振荡过程,加快学习速度。选用某电厂300MW机组主给水流量实时数据进行网络训练学习和校核,分析了输入和隐含层节点数... 提出了一种基于改进BP神经网络的火电厂实时数据预测模型,即在标准BP算法中引入动量因子和自适应学习速率,以减少收敛振荡过程,加快学习速度。选用某电厂300MW机组主给水流量实时数据进行网络训练学习和校核,分析了输入和隐含层节点数、学习样本数和动量因子对模型预测精度的影响。实例分析表明,该模型有较好容错性,能满足火电机组性能分析的要求。 展开更多
关键词 bp神经网络 预测模型 火电厂 动量因子 自适应
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BP神经网络在小麦赤霉病气象预测中的应用 被引量:13
17
作者 刘志红 张雷 +3 位作者 燕亚菲 周洁 张正健 张涵斌 《云南农业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期680-685,共6页
应用BP神经网络的方法建立四川资中小麦赤霉病发病的预报模型,为预防小麦赤霉病发病提供科学依据。根据四川资中小麦赤霉病发生发展的气象生理指标及历年该病发生的统计资料,借助人工神经网络强大的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算... 应用BP神经网络的方法建立四川资中小麦赤霉病发病的预报模型,为预防小麦赤霉病发病提供科学依据。根据四川资中小麦赤霉病发生发展的气象生理指标及历年该病发生的统计资料,借助人工神经网络强大的函数映射能力,采用Fletcher-Reeves算法的变梯度反向传播算法——Traincgf,建立了小麦赤霉病发病的气象预报模型。该模型不需要事先确定数学模型,拟合与预测的平均绝对偏差分别为0.01,0.05,优于多元线性回归模型的0.17,0.29。BP神经网络预报模型的拟合精度和预报精度都较高,优于多元线性回归模型,能很好地实现预期效果,对小麦赤霉病发病的预测预防工作具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 bp神经网络 小麦赤霉病 预测模型
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LM-BP神经网络在大坝变形预测中的应用 被引量:24
18
作者 缪新颖 褚金奎 杜小文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第1期220-222,共3页
为了对大坝进行切实有效的监控,需要建立一个良好的大坝预测模型。针对传统BP(Back-Propagation)神经网络存在的收敛速度慢和泛化能力弱等缺陷,利用LM-BP(Levenberg Marquardt Back Propagation)算法对大坝变形进行预测,并根据丹江口大... 为了对大坝进行切实有效的监控,需要建立一个良好的大坝预测模型。针对传统BP(Back-Propagation)神经网络存在的收敛速度慢和泛化能力弱等缺陷,利用LM-BP(Levenberg Marquardt Back Propagation)算法对大坝变形进行预测,并根据丹江口大坝1996和1997两年的变形观测数据,对大坝挠度预测结果进行分析。结果表明,所建立的LM-BP神经网络的预测精度和收敛速度明显提高。 展开更多
关键词 大坝变形 LM-bp神经网络 预测模型
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中深孔爆破振动加速度峰值的遗传BP网络预测 被引量:10
19
作者 方向 陆凡东 +3 位作者 高振儒 陈勇 郭涛 丁凯 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 EI 北大核心 2010年第3期312-315,共4页
为准确预测爆破振动加速度峰值,保证爆破安全,相对于考虑因素少的经验公式法以及存在收敛性差、易陷入局部极小和计算复杂等缺陷的BP算法,提出了遗传BP神经网络算法,该算法具有更高的预测精度。以田湾核电站船山二期工程的试验数据为背... 为准确预测爆破振动加速度峰值,保证爆破安全,相对于考虑因素少的经验公式法以及存在收敛性差、易陷入局部极小和计算复杂等缺陷的BP算法,提出了遗传BP神经网络算法,该算法具有更高的预测精度。以田湾核电站船山二期工程的试验数据为背景,比较分析并选择最大段药量、水平距离、总药量、高程差、爆破台阶高度和段别规模等6个参数作为输入层因子,建立了相应的爆破振动加速度峰值预测模型。结果表明,预测精度达到96.97%,验证了方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 爆破振动加速度峰值 bp网络 遗传算法 预测模型
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冻融土壤Philip入渗模型参数的BP预报模型 被引量:5
20
作者 李昊哲 樊贵盛 《节水灌溉》 北大核心 2017年第5期5-10,共6页
为提高季节性冻土区冬、春季储水灌溉的灌水质量和效果,在季节性冻土区冻融期间进行了大田冻融土壤的系列入渗试验,获取了自然冻融条件下的大量土壤入渗试验数据,拟合得到了不同冻融条件下的Philip入渗模型参数,建立了入渗模型参数与土... 为提高季节性冻土区冬、春季储水灌溉的灌水质量和效果,在季节性冻土区冻融期间进行了大田冻融土壤的系列入渗试验,获取了自然冻融条件下的大量土壤入渗试验数据,拟合得到了不同冻融条件下的Philip入渗模型参数,建立了入渗模型参数与土壤基本理化参数间的BP神经网络的预报模型,实现了基于土壤体积含水率、黏粒含量、土壤密度、土壤温度以及灌溉用水水温等基本理化参数对Philip入渗模型参数稳渗率A、吸渗率S的预报。所得到的预测值与实测值之间相对误差的平均值控制在7%以内。研究表明,利用冻融土壤条件下土壤常规理化参数对Philip入渗模型参数进行预报是可行的,可为季节性冻融土壤灌溉技术参数的确定提供有力支撑。 展开更多
关键词 冻融土壤 Phillip入渗模型 土壤理化参数 bp预报模型 水分入渗
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