基于GA-BP神经网络的月生活需水预测——以黄河流域为例

在水利高质量发展的背景下,为了更精准地反映未来需水情势,探索月尺度需水的预测方法十分必要,有利于有效规划和管理供水系统以解决水资源短缺问题。以黄河流域9个省区为例,对月生活用水规律进行分析,通过奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)法对用水规律进行验证,引入遗传算法对BP神经网络预测模型进行改进,分别建立基于时间序列的单变量模型和基于影响因子的多变量模型,并将预测结果与BP神经网络模型预测结果进行比较。结果表明:改进预测模型对各省区2020年月生活需水量预测的平均相对误差基本在5%以内,精度优于BP神经网络模型,对水资源精细化管理具有一定的参考价值。

基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿

针对自动气象站采用的HMP45D型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值阈值进行优化,在较大的范围进行搜索,采用反向传播算法在较小范围内进行微调,优化网络结构和参数,提出了用改进遗传算法优化BP神经网络的方法,根据在多温度条件下湿度传感器的实测数据,对利用此方法建立的模型进行温度补偿研究,并结合一般BP神经网络方法进行分析比较。实验结果表明,该方法具有全局寻优能力,补偿精度高,收敛速度快,能够有效补偿温度对湿度传感器的影响,大大提高了湿度传感器的测量准确度。

基于BP神经网络的食品安全抽检数据挖掘

数据挖掘技术在食品安全领域拥有巨大的应用价值和潜力。通过分析逆向传播(BP)神经网络算法,说明使用该方法的可行性和优越性。以抽检数据为对象,阐述了数据预处理过程,设计并实现了数据挖掘实验。最后利用挖掘结果进行食品检验结论预测,验证了方法的实用价值和指导意义。实验表明,基于BP神经网络的数据挖掘方法具有良好的过程健壮性和较高的结果准确性。通过预判不合格食品的出现,可以指导实际食品安全抽检工作,从而杜绝食品安全问题的发生。

基于蚁群算法和BP神经网络的信道分配策略的研究

研究无线传感器网络信道分配策略的主要目标是提高网络吞吐量和容量,减小网络的传输时延,最大限度的利用有限的网络带宽资源。多信道MAC协议的应用,可以有效地提高网络通信的可靠性和吞吐量,以及解决由于信道受干扰而造成的网络瘫痪等问题。根据无线传感器网络多信道的特点提出了一种基于蚁群算法的动态反馈负载均衡信道分配策略。本策略首先应用BP神经网络对信道负载情况进行预测,然后通过基于蚁群算法的负载均衡算法对信道进行筛选,最后利用最大离散化算法进行信道分配。在NS2平台下对所设计的协议进行了仿真实现,并与应用最为广泛的多信道MMAC协议以及SMAC进行了对比分析。根据仿真结果可知,本文设计的MAC协议在网络吞吐量、网络传输时延等性能方面比MMAC协议及SMAC都有了很大程度的提升。可以有效减小网络传输时延,提高网络吞吐量和抗干扰能力。

基于BP神经网络方法的引滦入津工程黎河段水质预测研究

根据引滦入津工程黎河段前毛庄断面水质监测数据,采用BP神经网络与非线性时间序列相结合的方法,建立BP网络非线性时间序列水质模型。应用该模型对氯化物和氨氮水质指标进行预测。结果表明,模型预测精度较好。通过预测结果验证了模型的可靠性。与机理性模型相比,提出了该模型的应用条件及优缺点。

基于三层委托代理模型及BP算法的国家科技计划项目风险评价

对国家科技计划项目中多个行为主体之间的多层委托代理关系结构进行了分析,提出了项目主体风险的概念,建立了基于三层委托代理模型的国家科技计划项目主体风险评价指标体系,并应用BP神经网络算法进行了实证分析.

基于纹理特征与BP神经网络的一类图像检索

1 引言随着网络通信及多媒体技术的发展,特别是因特网的广泛应用,图像作为一种越来越重要的信息载体得到了广泛的应用。融合图像理解技术,直接针对静止图像或视频帧的图像特征进行处理,在高度信息化的今天。

基于改进BP神经网络预测蛋白质二级结构

蛋白质结构预测在生物信息学研究中占有重要地位,而蛋白质二级结构预测是蛋白质结构预测的关键步骤。针对标准BP算法存在的缺点,讨论采用几种不同的改进BP神经网络来实现蛋白质二级结构的预测,运用MATLAB语言实现各种改进算法的初始化和训练。并分析比较了它们对蛋白质二级结构预测精度的影响。实验表明,遗传算法结合动量法与学习率自适应调整策略的BP算法可获得较高的预测精度。

利用基于气象因素的BP神经网络对污闪进行预测的探索

对绝缘子污闪的预测进行了研究。污闪的发生与当地的气象因素有密切的关系,结合当地的气象条件研究污闪的发生,建立当地的年度降水、积污期气温与污闪的BP神经网络,根据乌鲁木齐的气象特征与当地的污闪状况利用matlab软件进行了仿真,能够较好地预测次年的污闪发生情况,结果与实际情况比较符合。

基于BP神经网络的施工企业综合能力模糊评价

当前对于建筑施工企业综合能力评价过程中,在运用模糊综合评价法评价较多家施工企业时,存在计算繁琐和标准不统一的诸多弊端,而BP神经网络具有的"自组织、自学习、自适应、强泛化"优势恰可弥补模糊综合评价法逐一评价的劣势.采用模糊综合评判法为采样基础,用BP神经网络理论建立模型,采用单隐层神经结构训练网络,建立了口径一致、方便快捷而又准确度高的建筑施工企业综合能力评价系统并对相关企业作出了统一评价.

基于BP神经网络的三相电压源型逆变器开路故障诊断

为实现三相电压源型逆变器(three-phase voltage source inverter, TP-VSI)开路故障的诊断与精确定位,提高故障诊断效率,提出基于BP神经网络的TP-VSI开路故障诊断方法。首先,研究TP-VSI正常工作原理、开路故障机理,确定线电压作为检测量;其次,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)提取不同故障下的特征值,构建故障特征向量;最后,建立一个3层BP神经网络,进行故障诊断,实现对开路故障的精确定位。该方法通过获取包含故障信息的故障特征值,经过FFT把时域信号变换到频域信号,再通过BP神经网络建立TP-VSI开路故障与特征值的一一对应关系。与其他智能诊断方法进行对比,证明了BP神经网络对TP-VSI开路故障诊断的可行性和较高的诊断准确度,实现了BP神经网络对TP-VSI开路故障的诊断与精确定位。

基于BP神经网络的民航安全预测方法研究

为了对民航系统安全运行状态进行科学的分析和预测,针对反映民航系统安全运行状态的重要指标之一——飞行事故万时率,采用BP神经网络的时间序列非线性预测模型及方法,对其进行了分析研究和仿真验证,计算结果表明,该预测方法是可行的,并与实际具有较好的一致性。

基于BP算法的泥沙含量预测研究

长江口北槽是长江的主航道,泥沙的淤积对航运和河道治理有着极为重要的影响。根据ADCP资料,应用BP算法对长江口的泥沙含量进行了研究,建立了泥沙含量预测模型并根据实测资料进行了验证,实现了根据ADCP资料推求泥沙含量,其结果满足精度要求。

用改进的BP神经网络由地震属性预测测井特性

由地震数据预测测井特性能实现测井曲线的横向外推。分析的数据由一系列与某个地震数据体相连的井的目标测井曲线组成,它利用地震数据体计算一系列基于样点的属性,导出属性的某个子集与目标测井值之间的线性或非线性变换,利用建立的统计关系,由地震属性来预测测井信息。与传统反演方法相比,该方法应用更方便并可以很大地提高分辨率。介绍了一种用改进的多层前馈神经网络由地震属性进行测井特性预测的方法,并应用理论模型和实测数据对该方法进行了验证,结果令人满意。

基于融合特征和BP网络的交通标志识别方法

由于实际道路环境中的交通标志处于非常复杂的背景中,且往往会出现不同程度的几何失真和形变,对识别过程造成很大影响,为解决该问题,提高识别率,设计一种基于小波不变矩和Gabor滤波的融合特征与BP神经网络相结合的交通标志识别方法。采用具有旋转以及平移不变性的小波不变矩提取形状特征,用PCA主成分分析法提取主要特征;对图像进行Gabor滤波,对滤波后的输出图像提取纹理特征;将两种特征融合,送入BP神经网络训练测试,对目标图像进行识别分类。实验结果表明,该方法相比单特征识别具有更高的准确率。

基于理化指标的BP神经网络葡萄酒质量评价

针对我国葡萄酒业内缺乏利用理化指标对葡萄酒进行评级的现状,分析能否使用葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量.通过运用双因子方差分析、主成分分析、逐步回归分析等方法分析了葡萄酒的分级以及酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系等问题,建立了基于Matlab平台的BP神经网络模型,得到了在一定条件下,能用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量的结论.但仅考虑理化指标时会使结果存在一定的误差,故建议使用理化指标和简单的感官分析相结合来评价葡萄酒的质量,以提高评价葡萄酒质量的准确性.

基于BP分类的粒子群QoS路由算法研究

随机优化的粒子群算法(PSO)在解决待优化问题时,仅利用适应度函数对单个粒子所找到解的优劣进行判断,缺乏对种群总体状态的评估,导致算法经过一定次数的迭代后陷入局部收敛。改进算法BPPSO利用BP神经网络对种群进行状态划分,并根据划分结果对种群实施相应的扰动操作,从种群的角度对算法进行改进。仿真实验表明,改进算法能够增加种群多样性,提高优化精度,较好地解决了Ad Hoc网络的QoS路由问题,从而验证了所提算法的可行性和有效性。

基于GABP神经网络的微铣削多目标预测与优化研究

针对子午线轮胎模具侧板加工过程中存在加工能耗高、表面质量差的问题,以45号钢子午线轮胎模具侧板为研究对象进行微铣削试验,着重研究主轴转速、每齿进给量、切削深度3个切削参数对切削比能和表面粗糙度的影响。通过试验数据样本训练和检测基于遗传算法改进的多目标BP神经网络,实现不同切削参数组合下切削比能和表面粗糙度的多目标预测;利用NSGA-Ⅱ对切削参数进行多目标优化,获得了20组Pateto解。预测和优化结果表明:提高主轴转速既有利于降低切削比能又有利于改善表面粗糙度,而增大每齿进给量和切削深度会降低切削比能但会增大表面粗糙度;切削比能和表面粗糙度相互抑制,不能同时改善。在兼顾切削比能和表面粗糙度的情况下,较优参数为主轴转速19370~20000 r/min、每齿进给量0.055~0.06 mm/齿、切削深度0.4~0.456 mm。

基于BP网络的三值动态矩阵控制算法的实现

通过具体分析动态预测控制算法在工业应用中存在的实际问题,提出了一种三值动态矩阵控制算法,该算法主要在优化性能指标函数式中真正地建立了"头、中、尾"3点约束.仿真结果表明,该算法具有系统跟踪精度高、鲁棒性好等优点.同时,针对慢时变、大时延和不确定性系统的跟踪问题,提出了一种基于BP网络的三值动态矩阵控制算法.该算法在三值动态矩阵控制算法的基础上,利用一个3层BP神经网络对被控对象进行辨识.通过仿真,验证了所提算法的有效性.

我国地方政府性债务风险预警研究——基于BP神经网络的分析

通过地方经济发展指标、地方政府收支指标、地方公共风险指标和地方政府债务指标四个方面构建预警指标体系。基于BP神经网络模型对我国2016年的地方政府性债务风险进行非线性预警研究,因子综合得分表明2009年到2015年我国地方政府性债务风险处于相当不稳定的状态。BP神经网络预测结果则显示,2016年我国地方政府性债务风险处于高度风险区间,说明地方政府性债务风险性较大,应采取措施尽快完善地方政府债务风险预警体系。