改进的BP神经网络模型预测充填体强度

为了准确评价和预测充填体强度,采用改进的BP神经网络算法,利用实验室做的18组充填体单轴抗压强度试验结果,建立了充填体强度与影响因素之间的5-7-1网络模型结构(输入层为5个神经元,隐含层为7个神经元,输出层为1个神经元,输入为胶砂比及各胶凝材料掺量,输出为充填体28 d单轴抗压强度).结果表明,改进的BP神经网络对于充填体的强度具有良好的预测能力,建立的网络模型不仅收敛速度快而且训练精度高,对充填体强度的预测结果与训练数据和测试数据的最大相对误差仅为4.23%.

改进的BP神经网络模型在麻疹预测中的应用研究

目的建立用于麻疹预测的BP神经网络模型,对麻疹的年发病率进行预测。方法确定预测模型的基本结构,以1996-2010年全国麻疹的年发病率数据为训练样本,以2011-2012年的发病率数据为检验样本,采用改进的BP神经网络算法训练模型。并对2013-2017年麻疹的发病率数据进行预测。结果建立了预测模型,该模型在仿真预测样本点的平均相对误差为1.908%,在检验样本处的预测误差为2.332%,在所有预测点的平均相对误差为1.973%。并获得了2013-2017年全国麻疹的年发病率预测数据。结论所建立的BP神经网络模型具有良好的预测精度,适合用来进行麻疹的发病率预测,具有应用价值。

基于遗传算法改进的BP神经网络模型在GPS高程拟合中的应用研究

目前,GPS被广泛应用于各工程领域,但GPS高程因与国家高程基准不同而被弃之不用。为充分挖掘GPS高程数据,本文在阐述遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和BP神经网络(Back Propagation Network)基本理论的基础上,结合两者的优缺点,提出了基于遗传算法改进的BP神经网络模型(IGA_BP),并将该模型应用到实际GPS高程拟合算例中。结果表明,IGA_BP模型的GPS高程拟合精度明显优于传统的二次多项式和BP神经网络拟合精度,且收敛速度快,泛化能力较强,可达传统四等水准测量精度。

改进的BP神经网络模型在大坝安全监测预报中的应用

针对BP神经网络模型存在的缺陷进行了改进 ,并将改进的BP模型应用于大坝安全监测中效应量的预报。示例证明 。

改进的BP神经网络模型在辽宁中部河流水质预测中的应用研究

本文采用改进的BP神经网络模型对辽宁中部某河流水质进行预测。结果表明:改进的BP神经网络模型引入横向和纵向伸缩修正系数对模型梯度函数进行改进,提高传统BP模型收敛和计算精度。在区域河流水质预测精度明显好于传统模型,预测的河流水质总氮指标值相对误差均值明显减少,月尺度过程相关系数有较大提高。

改进的BP神经网络模型在地下水预测中的应用研究

针对传统BP神经网络模型局部较易收敛的缺点,引入小波分析函数对传统BP神经网络模型节点计算进行改进,并将改进的BP神经网络模型在新疆地区地下水预测中进行应用,研究结果表明:改进的BP神经网络模型可解决模型局部较易收敛问题,预测的地下水水位和实测的地下水水位更为接近,预测的地下水水位和实测水位之间的相关性年尺度达到0.85,高于传统BP神经网络模型的预测精度。

改进的BP神经网络模型预测四川GDP

运用TRAINGDX训练函数对标准BP神经网络进行改进.根据2012年《四川省统计年鉴》相关数据,利用影响国内生产总值(GDP)的6个主要因素,借助Matlab软件平台,建立了6∶5∶1的三层BP神经网络GDP预测模型,实现四川省GDP值的预测.改进后BP神经网络预测相对误差在1%以内,仿真结果同模型外推法比较,预测精度较高.

基于改进PCA-BP神经网络模型的海宁市需水预测

需水预测是地区水资源规划中的重要部分,对于实现水资源合理有序开发,保障社会经济的可持续发展有重要的指导意义。采用改进PCA-BP神经网络模型对影响需水量的9个影响因子进行降维处理,并分别以海宁市2001~2014、2015~2020年数据作为训练样本和检验样本完成模型训练,其中,综合灰色预测模型GM(1,1)对降维后的影响因子独立预测,从而预测海宁市规划年需水量,并与传统定额法的需水预测结果进行对比分析。结果表明,人口、GDP、居民生活用水量、城镇公共用水量为影响海宁市需水量的主要因子;通过构建改进PCA-BP神经网络模型得到的2025、2030、2035年需水结果,比传统定额法更为真实、合理,进一步证实了预测模型的合理性,可为海宁市未来水资源规划提供指导。

改进SSA优化的BP神经网络交通量预测模型

为更加准确地进行交通量预测,针对传统的BP神经网络随机赋值、收敛速度慢等问题,提出了改进麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化的BP神经网络预测模型。该模型结合SSA位置更新原理和鸡群优化算法中公鸡位置更新方法对麻雀搜索算法进行改进,在避免算法陷入局部最优和位置更新无效的同时有效地提高了算法的收敛速度。利用改进麻雀搜索算法对BP神经网络的权值和阈值进行寻优赋值,得到了改进SSA-BP神经网络预测模型。利用交通量数据,对LSTM神经网络、BP神经网络、SSA-BP神经网络和改进SSA-BP神经网络4种预测模型进行训练和测试,以MAE、MAPE、MSE、RMSE和EC 5个指标对预测结果进行对比分析。结果表明:BP神经网络优于LSTM神经网络,且麻雀搜索算法优化BP神经网络预测模型相较于BP神经网络预测模型MAE降低了0.28 veh/(3 min)、MAPE降低了1%、MSE降低了2.72 veh/(3 min)、RMSE降低了0.04;改进麻雀搜索算法优化BP神经网络预测模型相较于BP神经网络预测模型MAE降低了1.31 veh/(3 min)、MAPE降低了4%、MSE降低了9.2 veh/(3 min)、RMSE降低了0.18,且拟合度更接近于1。改进SSA-BP预测模型的性能优于SSA-BP神经网络预测模型,且有效提高了BP神经网络的预测精度,拟合度达到0.98,该模型适用于交通量预测,能够为智能交通系统提供可靠的预测值。

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.

基于改进BP神经网络模型的辽西地区农业灌溉用水预测

文章引入小波分析函数对传统BP神经网络模型进行改进,提高模型收敛精度,并将改进的BP神经网络模型对辽西地区农业灌溉用水进行预测。结果表明:与模型改进前相比,改进后模型对辽西地区年尺度和月尺度农业灌溉用水量预测相对误差分别降低6.9%和10%。研究成果对于区域农业灌溉用水预测方法具有参考价值。

基于改进SSA-BP神经网络的钠硫电池拆解刀具温度预测模型研究

钠硫电池中含有大量的高纯度钠,在自动化拆解过程中存在燃烧、爆炸等安全风险。针对钠硫电池在车削拆解时存在的安全性问题,提出一种改进SSA-BP神经网络算法来预测刀具加工的最高温度。利用ABAQUS软件计算出刀具加工的实时温度,通过电池拆解实验验证仿真数据的可靠性;然后以仿真温度数据建立样本,利用Tent混沌映射对SSA-BP神经网络算法进行优化,建立刀具温度仿真预测模型。实验结果表明:该仿真预测模型收敛速度快,鲁棒性强,模型误差小。

基于改进BP神经网络的学生职业素质能力评价模型

从新工科对高职学生职业素质的新需求出发,以机电一体化专业为例,探索学生职业素质能力评价模型。针对标准BP神经网络算法可能陷入局部最优解等不足,引入遗传算法对神经网络算法进行优化改进,利用MATLAB神经网络工具对该评价模型进行训练和测试。实验结果表明,改进后的BP神经网络模型适应性强,具有精确性和客观性,为新工科背景下的人才培养提供参考。

改进BP神经网络模型在农业灌溉用水预测中的应用

针对传统BP神经网络模型局部不收敛的局限,引入改进的BP神经网络模型,并将改进的模型用于灌区农业灌溉用水预测,结合灌区灌溉用水统计数据对比分析模型预测的精度。结果表明:相比于改进前,改进后的BP神经网络模型在灌区年尺度和月尺度农业灌溉用水预测误差平均可降低6.52%和5.39%。研究成果对于灌区农业灌溉用水科学预测具有参考价值。

基于最小二乘法和BP神经网络的磁流变阻尼器H-B模型参数辨识方法

针对Bingham模型磁流变阻尼器由于剪切稀化效应带来的阻尼力计算误差,在理论和仿真分析的基础上,提出一种最小二乘法和BP神经网络相结合的方法,对磁流变阻尼器H-B模型进行参数辨识,获得各参数与电流的关系,从而对磁流变阻尼器的阻尼力进行准确计算。最后通过磁流变阻尼器实验对理论方法进行验证。结果表明:借助于磁流变阻尼器的仿真分析,最小二乘法和BP神经网络相结合的磁流变阻尼器H-B模型参数辨识方法精确度高、吻合性好,验证了参数辨识结果的通用性及准确性。

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。

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BP神经网络的儿童乘员头部损伤预测模型及评估参数研究

智能座舱与虚拟测评规程的推广,给乘员损伤评价带来新挑战,损伤机理与损伤风险评估参数更加多样化。本文基于图斯特6岁儿童乘员损伤仿生模型与BP神经网络算法构建正面100%重叠刚性壁障工况中乘员坐姿角度与头部损伤指标相关性预测模型,探究不同坐姿下头部损伤风险以及不同评价指标之间的相关性与差异性。结果表明,构建的相关性损伤预测模型具有良好的可信度(R2>0.90),可以用于损伤预测与分析。现有头部损伤评价指标在小角度坐姿范围内(95°~108°)对头损伤评估及预测具有良好的一致性,但是对于大角度坐姿乘员,不同损伤评价指标对头部损伤风险的评估存在显著差异。因此,目前实施的头部损伤评价参数具有局限性,未来虚拟测评中应综合运动学和生物力学参数对头部损伤风险进行更加全面的评估。该研究结果可以为儿童约束系统的改善、虚拟测评以及大角度坐姿乘员头部损伤评价参数的选取提供数据与理论支撑。

基于BP神经网络的乒乓球优秀女子单打比赛结果预测模型构建及仿真应用

为构建优秀女子运动员技战术表现与比赛获胜的理论模型,合理安排技战术训练及比赛策略提供参考借鉴。运用录像观察法、数理统计法及BP神经网络构建乒乓球优秀女子单打比赛结果预测模型。在此基础上,利用预测模型仿真分析新型塑料球时代优秀女子乒乓球运动员在不同水平技战术组合下的比赛获胜模式。本文构建的预测模型R为0.978,R~2为0.956,平均绝对误差为0.0085,模型精度达到98.4%;仿真分析1 024种技战术段组合结果可知,568种组合的预测结果为获胜,456种组合的预测结果为失败。结论:基于BP神经网络构建的乒乓球优秀女子单打比赛结果预测模型拟合效果佳,个案实证预测效果较好,具有较高的预测性能;新型塑料球时代优秀女子运动员在单打比赛中,各技战术段之间的补偿效应因技战术段和等级而有所不同,评估总分17分为女子单打比赛胜负的分界点,不同水平技战术段组合的比赛评估总分大于17分即可取得比赛胜利,低于17分则会落败。